一种基于微血流成像衬比算法的血流速度监测方法
专利汇可以提供一种基于微血流成像衬比算法的血流速度监测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于微血流成像衬比 算法 的血流速度监测方法，包括如下步骤：(1)采集原始激光散斑图像；(2)对原始激光散斑图像用线性算子计算传统时间衬比K值并获得最小的空间衬比K值的方向；(3)再根据方向获得高斯模板的旋转矩阵，获得相应的高斯卷积模板；(4)与原始激光散斑图像卷积获得 各向异性 K值，提取微血管区域，利用脑血流的方向特异性获得微血管流速图。本发明在激光功率不强时对于微血管能呈现较好的血流信息；在采用相同曝光时间、增益以及采集 帧 数和 频率 相同时，能保持较清晰血管信息的时候呈现脑血流流速；可以更加精确地表示微血管血流流速。，下面是一种基于微血流成像衬比算法的血流速度监测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于微血流成像衬比算法的血流速度监测方法，其特征在于：包括如下步骤：
(1)采集原始激光散斑图像；
(2)对原始激光散斑图像用线性算子计算传统时间衬比K值并获得最小的空间衬比K值的方向；
(3)再根据方向获得高斯模板的旋转矩阵，获得相应的高斯卷积模板；
(4)与原始激光散斑图像卷积获得各向异性K值，提取微血管区域，利用脑血流的方向特异性获得微血管流速图。
2.根据权利要求1所述的基于微血流成像衬比算法的血流速度监测方法，其特征在于：
所述步骤(1)中原始激光散斑图像获取方法为：搭建激光散斑光路系统，将激光束照射在被测物体上，获取原始激光散斑图像。
3.根据权利要求1所述的基于微血流成像衬比算法的血流速度监测方法，其特征在于：
所述步骤(2)中K值采用时间卷积方法计算，其中可选图片30帧，计算公式如下：
上式中，σ为原始图片标准差，为原始图片的平均值。
4.根据权利要求1所述的基于微血流成像衬比算法的血流速度监测方法，其特征在于：
所述步骤(2)最小的空间衬比K值的方向计算公式如下：
上式中，KP(i，j)表示沿着目标像素点P(i0，j0)沿着线性算子方向计算下的时间卷积k值，P(i，j)指以图像中P(i0，j0)为中心点的不同线性方向上的像素点，δ指线性方向上的距P(i0，j0)的距离，这里取值小于5，D(i，j)为时间卷积K值的累加，比较不同的D(i，j)，获得K值最优方向。
5.根据权利要求1所述的基于微血流成像衬比算法的血流速度监测方法，其特征在于：
所述步骤(3)中高斯模板匹配血管图像，采用高斯核函数计算血流流速，高斯核函数公式如下：
上式中，高斯函数关于原点[0，0]对称，Wi(xi，yi)为高斯模板中的高斯核值，σ为血管横截面灰度，考虑散斑图像离散性，在固定范围内取值为1，非固定范围不计算，L为沿着血管分割方向的固定长度，L增大，血管的平滑效果增强，噪声降低，xi，yi分别为高斯模板中各点的坐标值。
6.根据权利要求5所述的基于微血流成像衬比算法的血流速度监测方法，其特征在于：
所述高斯核值的加权值计算如下式：
上式中， 为无加权值的高斯核值，σ为血管横截面灰度，考虑散斑图像特殊性，在固定范围内取值为1，L为沿着血管分割方向的固定长度，xi，yi分别为高斯模板中各点的坐标值，mi(xi，yi)为高斯核值的加权值。
7.根据权利要求6所述的基于微血流成像衬比算法的血流速度监测方法，其特征在于：
所述高斯核值的加权值通过下式计算得到加权后的高斯核值：
Wi(xi，yi)＝Wi(xi，yi)·mi(xi，yi)
该计算公式基于激光散斑值是标准差与均值卷积窗的的比值，且平衡了加权值，其中mi(xi，yi)指高斯模板的核值的加权值，将确定好方向的有权高斯核模板与原始图像卷积，获得最终需要的微血管流速图，Wi(xi，yi)为高斯模板中的高斯核值，Wi(xi，yi)为加权后的高斯核值。
8.根据权利要求1所述的基于微血流成像衬比算法的血流速度监测方法，其特征在于：
所述步骤(3)高斯模板的旋转矩阵ri计算如下式，这里将首个方向定义为y轴，其后沿着顺时针旋转；
上式中，θi是高斯核的旋转方向。
一种基于微血流成像衬比算法的血流速度监测方法
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