(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211239013.5 (22)申请日 2022.10.11 (71)申请人 浙江大学医学院附属第四医院 地址 322000 浙江省金华市商 城大道N1号 (72)发明人 朱新建　刘姗娜　周庆利　张昊　 李畅　丁元昊　 (74)专利代理 机构 重庆敏创专利代理事务所 (普通合伙) 50253 专利代理师 陈千 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/25(2022.01) (54)发明名称 基于置信权重分析光流追踪的室壁节段运 动估计方法 (57)摘要 本申请涉及一种基于置信权重分析光流追 踪的室壁节段运动估计方法， 属于超声波图像处 理技术领域， 针对心肌功能异常需要依赖于医生 主观判断和心超图像质量等问题， 通过置信权重 分析的光流计算、 运动矢量分解及ROI区域动态 跟踪， 准确地计算出各个节段的动态运动场， 最 终得到心肌节段运动时间曲线； 其中基于置信权 重分析的光流计算方法， 通过高斯金字塔算法自 上而下修正运动量， 再结合图像矫正技术， 加入 图像“置信权重矩阵 ”， 利用置信权重系数极大地 降低“阴影”处的计算比重， 从而提高光流计算的 准确性； 再通过运动矢量分解实现ROI区域动态 跟踪， 更准确地反映心肌节段的运动特征信息， 提高心肌室壁 运动的计算精度。 权利要求书2页 说明书11页 附图8页 CN 115457025 A 2022.12.09 CN 115457025 A 1.一种基于置信权重分析光流追踪的室壁节段运动估计方法， 其特征在于， 所述方法 包括： 根据超声 波心动图像获取一个心动周期内的超声图像序列； 根据所述超声图像序列分割得到心肌轮廓并采用16节段模型标记不同切面的心肌节 段； 采用基于置信权重分析的光流法计算分割得到的心肌轮廓的心肌室壁运动位移分布 数据和前后两帧的光 流场， 并计算得到整个图像序列的运动场； 根据得到的运动场对每节段的ROI区域进行动态跟踪， 并且对ROI区域内的心肌运动进 行运动矢量 正交分解， 得到平行于心肌内边界的周向量和与之垂直的法向量； 计算出各节段的平均位移及运动曲线， 用于反映心肌节段的运动信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述采用基于置信 权重分析的光流法计算 分割得到的心肌轮廓的心肌室壁 运动位移分布数据包括： 第一步： 选定初始分辨率， 确定图像分辨率 “金字塔”逐步递增到原始分辨率的规则， 计 算每一层不同分辨 率的图像序列； 第二步： 根据输入的心超图像确定置信 权重， 其中， 将每一层的超声图像灰阶分布经过 归一化处理后直接作为对应层的置信权 重； 第三步： 选择当前层的图像计算光流场， 将当前层的光流场作为增量光流并和对应层 的置信权 重相乘后再和上一层光 流场上采样后的结果相加， 得到 本层最终输出的光 流场； 第四步： 重复步骤三， 直至迭代计算到原始分辨率下的光流场， 作为最终光流场输出， 进而计算分割得到的心肌轮廓的心肌室壁 运动位移分布数据。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于置信权重分析的光流法按照 进行光流金字塔迭代， 得到对应层最终输出的光流场， 其中ui、 vi为金字 塔模型中当前层最终输出的光流场， ui‑1、 vi‑1为金字塔模型 中上一层输出的光流场， si为根 据金字塔模型中当前层图像的灰阶分布矩阵所得的置信权重， dui、 dvi为金字塔模型中通过 当前层图像所 得的增量 光流。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述置信权重si是由超声灰度分布图进行 中值滤波并归一 化后所形成的置信权 重系数矩阵。 5.根据权利要求1 ‑4任一所述的方法， 其特征在于， 所述对ROI区域内的心肌运动进行 运动矢量 正交分解， 得到平行于心肌内边界的周向量和与之垂直的法向量包括： 在每一个心肌节段的心肌边界处将运动分解成与之平行的周向量和与之垂直的法向 量， 其中， 所述法向量指向心肌收缩方向， 通过将切线向量旋转90 °得到所述法向量， 所述切 线向量采用公式 计算， ti为第i个切线向量， vi为心肌节段上的第i个 切点。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述根据得到的运动场对每节段的ROI区 域进行动态 跟踪包括： 对标记后的所述心肌节段进行二次分割和向量标注；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115457025 A 2对向量标注后的心肌节段进行归一 化处理得到多个周向和径向的归一 化向量； 将所述归一化向量与感兴趣区域相结合得到区域内的ROI向量场， 并根据所述ROI向量 场实现所述心肌节段的ROI区域动态 跟踪。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述ROI向量场实现所述心肌节 段的ROI区域动态 跟踪包括： 根据公式I'＝warp(I,w)实现所述心肌节段的ROI区域动态跟踪， 其中， I ’为新的感兴 趣区域， I 为旧的感兴趣区域， w 为通过前后两帧图像比对计算得 出速度矢量。 8.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 采用16节段法标记分割后的心肌轮廓， 得 到6个心肌节段， 再进 行二次分割和向量标注， 得到12个心肌节段的周向和径向的归一化运 动向量信息 。 9.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 采用均 方根误差和光流向量之间的角度误 差作为速度矢量场精度的评价指标， 用于衡量 运动估计效果的优劣。 10.一种基于置信 权重光流追踪的室壁节段运动估计装置， 其特征在于， 所述室壁节段 运动估计装置包括： 获取模块， 用于根据超声 波心动图像获取一个心动周期内的超声图像序列； 分割模块， 用于根据 所述超声图像序列分割得到心肌轮廓并采用16节段模型标记不同 切面的心肌节段； 计算模块， 用于采用基于置信 权重分析的光流法计算分割得到的心肌轮廓的心肌室壁 运动位移分布数据和前后两帧的光 流场， 并计算得到整个图像序列的运动场； 分解模块， 用于根据得到的运动场对每节段的ROI区域进行动态跟踪， 并且对ROI区域 内的心肌运动进 行运动矢量正交分解， 得到平行于心肌内边界的周向量和与之垂直的法向 量； 处理模块， 用于计算出 各节段的平均位移及运动曲线， 用于反映心肌节段的运动信息 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115457025 A 3