买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：武汉亚洲心脏病医院

摘要：本发明公开了一种基于奇异值分解与Frangi滤波的超声微血管成像方法，包括：步骤一、获取超声造影图像；步骤二、将超声造影图像转化为图像矩阵；步骤三、奇异值分解滤波；步骤四、Frangi滤波，获得增强图像；步骤五、图像质量评估；步骤六、重新选取奇异值阈值；步骤七、按照步长增加尺度因子，返回步骤三；步骤八、按照步长增加奇异值阈值，返回步骤三；步骤九、选择质量最好的增强图像输出。本发明还公开了一种基于奇异值分解与Frangi滤波的超声微血管成像系统。本发明通过截断奇异值，剔除既不表示组织信息也不表示血液信息的奇异值，显著抑制超声造影图像中的杂波和背景组织噪声；在空间域上实现微血管结构增强的方法，可以呈现更多的微血管网络。

主权项：1.基于奇异值分解与Frangi滤波的超声微血管成像方法，方法由计算机系统实现，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、获取超声造影原图像；步骤二、将超声造影原图像转化为图像矩阵A，A＝NX*NZ,Nt，NX*NZ表示数据集的空间信息，Nt表示数据集的时间信息，阵中的每个元素代表原图像的像素值；步骤三、奇异值分解滤波：对图像矩阵A进行奇异值分解，经过奇异值分解滤波处理后得到的图像矩阵I＝U·S'·V1*，其中U表示空间奇异向量矩阵，V1*表示时间奇异向量矩阵，V1*＝VT，V1*为矩阵V的转置矩阵，U和V均为正交矩阵，S'表示奇异值分解后获得的重构对角矩阵，重构对角矩阵S'中对角线上的元素为矩阵I的奇异值；具体方法为：步骤301、对图像矩阵A进行奇异值分解，将图像矩阵分解为A＝U·S·V1*，其中U表示空间奇异向量矩阵，S表示对角矩阵，对角线上的元素为奇异值，V1*表示时间奇异向量矩阵，V1*＝VT，U和V均为正交矩阵；步骤302、将对角矩阵S的奇异值按降序排列，绘制奇异值信号强度能量曲线，根据奇异值信号强度能量曲线选取组织阈值T2和噪声阈值T1；步骤303、将对角矩阵S中对角线上介于噪声阈值T1和组织阈值T2之间的奇异值设置为0，保留大于噪声阈值T1和小于组织阈值T2的奇异值，从而重构对角矩阵S'；步骤304、图像重组：经过奇异值分解滤波处理后得到的图像矩阵I＝U·S'·V1*；步骤四、Frangi滤波：基于Hessian矩阵构建微血管响应函数νσ，σ表示尺度因子，通过非极大值抑制对微血管响应函数νσ进行筛选，获得当前尺度因子下微血管响应函数νσ的最大响应V，对最大响应V所对应的第一特征值λ1、第二特征值λ2进行判断，区分血管结构和背景区域，获得增强图像；步骤五、图像质量评估：计算原图像的RCT1、RCN1、RSN1，计算增强图像的RCT2、RCN2、RSN2，若认为增强图像的质量达标，增强处理完成；否则进入步骤六，其中RCT1表示原图像的对比组织比、RCN1表示原图像的对比噪声比，RSN1表示原图像的信号噪声比，RCT2表示增强图像的对比组织比、RCN2表示增强图像的对比噪声比，RSN2表示增强图像的信号噪声比；步骤六、选取新的奇异值阈值，新的奇异值阈值包括新噪声阈值T1'和新组织阈值T2'，θ表示奇异值步长，T1表示噪声阈值，T2表示组织阈值；步骤七、按照步长增加尺度因子σ，并判断是否已经遍寻尺度因子阈值区间[σmin，σmax]，若是，进入步骤八，否则返回步骤三；步骤八、判断是否已经遍寻奇异值阈值区间[T11，T12]和[T21，T22]，其中[T11，T12]为新噪声阈值T1'的阈值区间，[T21，T22]为新组织阈值T2'的阈值区间，若是，进入步骤九，否则返回步骤三；步骤九、计算各个尺度因子对应的FRCT2，RCN2，RSN2，FRCT2，RCN2，RSN2表示RCT2、RCN2、RSN2的权值，选择MAX{FRCT2，RCN2，RSN2}所对应的增强图像输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉亚洲心脏病医院 基于奇异值分解与Frangi滤波的超声微血管成像方法与系统