专利汇可以提供基于统计学的超声序列图像三维重建方法和系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开基于统计学的超声序列图像 三维重建 方法和系统。该方法包括:根据给定的成像参数,构建感兴趣区域的三维超声原始图像;遍历各 帧 二维超声序列图像,计算每个 像素 点的距离贡献 阈值 ;以任意一帧二维超声序列图像为基准图像,计算其他所有帧图像相对于基准图像的旋转矩阵和平移向量;遍历构建的三维超声原始图像,依据旋转矩阵和平移向量,由搜索范围内的像素点的距离贡献阈值确定其最优插值取值范围,根据距离权重因子对三维超声图像 体素 赋值,并刷新该体素的距离权重因子;遍历三维超声图像,根据搜索范围和距离权重因子通过插值方法计算空缺体素的体素值。本发明能够快速精准的重建超声图像三维体数据,为临床病灶诊疗提供理论指导。,下面是基于统计学的超声序列图像三维重建方法和系统专利的具体信息内容。
1.一种基于统计学的超声序列图像三维重建方法,其特征在于,包括:
步骤S1,根据给定的三维超声图像的大小、间隔、初始位姿这三个成像参数,构建感兴趣区域的三维超声原始图像;
步骤S2,遍历各帧二维超声序列图像,计算二维超声序列图像中每个像素点的统计范围内的像素点对所述每个像素点的贡献,得到距离贡献阈值,包括:
定义(ui,j,vi,j)为二维超声序列图像中的一个像素点,依次统计其统计范围内的像素点对该像素值的贡献,定义w(i+s,j+t)为(i+s,j+t)位置的像素点对该像素点的贡献,w(i+s,j+t)的计算公式为:
其中,V(i,j)表示(i,j)点处的像素值,
步骤S3,以任意一帧二维超声序列图像为基准图像,依据二维超声序列图像的空间位姿,计算其他所有帧二维超声序列图像相对于基准图像的旋转矩阵和平移向量;
步骤S4,遍历构建的三维超声原始图像,依据旋转矩阵和平移向量,由搜索范围内的像素点的距离贡献阈值确定其最优插值取值范围,依据最优插值取值范围,根据距离权重因子对三维超声图像体素赋值,并刷新该体素的距离权重因子,包括:
定义(x,y,z)为三维超声图像中的一个体素,该体素搜索范围内具有贡献的像素为n个,搜索范围为二维超声图像统计范围的最大值48,根据每个像素的距离贡献阈值,得到(m8,m12,m24,m28,m48)分别为n个像素点距离贡献阈值的统计数数字,并且m8+m12+m24+m28+m48=n,则(x,y,z)的最优插值取值范围M为:
M=Max(m8,m12,m24,m28,m48)
根据距离权重因子,计算(x,y,z)的体素值的计算公式为:
其中,d(ui,vi)表示第i个像素点到该体素的距离;
体素的距离权重因子D(x,y,z)为
步骤S5,遍历三维超声图像所有体素,根据搜索范围和距离权重因子采用插值方法计算空缺体素的体素值。
2.根据权利要求1所述的基于统计学的超声序列图像三维重建方法,其特征在于,在步骤S2中,通过安装在超声探头上的定位装置,在采集二维超声序列图像的同时由定位装置采集该序列图像的空间位姿信息。
3.根据权利要求1所述的基于统计学的超声序列图像三维重建方法,其特征在于,在步骤S2中,遍历二维超声序列图像每一个像素,计算每个像素点的统计范围内的所有像素点对其的贡献值,采用主成分分析的方法得到距离贡献阈值。
4.根据权利要求1所述的基于统计学的超声序列图像三维重建方法,其特征在于,在步骤S2中,统计范围为二维超声序列图像中一个像素点周围的8、12、24、28和48邻域。
5.根据权利要求1所述的基于统计学的超声序列图像三维重建方法,其特征在于,在步骤S4中,三维超声原始图像的搜索范围不大于二维超声序列图像的统计范围。
6.根据权利要求1所述的基于统计学的超声序列图像三维重建方法,其特征在于,在步骤S4中,最优插值取值范围表示用于插值计算三维超声图像体素值的二维超声序列图像像素点的范围,由一个体素搜索范围内的所有像素点的距离贡献阈值得到。
7.根据权利要求1所述的基于统计学的超声序列图像三维重建方法,其特征在于,在步骤S5中,遍历三维超声图像,空缺体素根据搜索范围内的所有体素值的距离权重因子采用双线性插值得到。
8.根据权利要求1至6中任一项所述的基于统计学的超声序列图像三维重建方法,其特征在于,在步骤S4中,距离权重因子为两个体素间距离的倒数。
9.一种基于统计学的超声序列图像三维重建系统,其特征在于,包括:
图像构建模块,其根据成像参数构建三维超声原始图像;
位姿获取模块,其通过安装在超声探头上的定位装置,在采集二维超声序列图像的同时记录图像的位姿;
遍历与统计模块,其遍历二维超声序列图像中的每个像素,计算该像素统计范围内的所有像素点的距离贡献,得到距离贡献阈值,包括:
定义(ui,j,vi,j)为二维超声序列图像中的一个像素点,依次统计其统计范围内的像素点对该像素值的贡献,定义w(i+s,j+t)为(i+s,j+t)位置的像素点对该像素点的贡献,w(i+s,j+t)的计算公式为:
其中,V(i,j)表示(i,j)点处的像素值,
旋转矩阵和平移向量计算模块,其以任意一帧二维超声序列图像为基准图像,依据二维超声序列图像的空间位姿,计算其他所有帧二维超声序列图像相对于基准图像的旋转矩阵和平移向量;
遍历与赋值模块,其遍历构建的三维超声原始图像,依据旋转矩阵和平移向量计算体素值,包括:
定义(x,y,z)为三维超声图像中的一个体素,该体素搜索范围内具有贡献的像素为n个,搜索范围为二维超声图像统计范围的最大值48,根据每个像素的距离贡献阈值,得到(m8,m12,m24,m28,m48)分别为n个像素点距离贡献阈值的统计数数字,并且m8+m12+m24+m28+m48=n,则(x,y,z)的最优插值取值范围M为:
M=Max(m8,m12,m24,m28,m48)
根据距离权重因子,计算(x,y,z)的体素值的计算公式为:
其中,d(ui,vi)表示第i个像素点到该体素的距离;
体素的距离权重因子D(x,y,z)为
空缺体素插值模块,其遍历已赋值的三维超声原始图像,根据搜索范围和距离权重因子采用插值方法计算空缺体素的体素值。
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