超声心动图的一种动态信息——全方向M型心动图

介绍一种从超声心动图序列图像中提取一种新运动信息的新方法——全方向M型心动图。该方法的动态信息检测是在超声心动图序列图像中重建任意方向线上灰度(位置)时间函数,从而该检测系统可以获得心脏某结构、某部位的运动轨迹乃至于运动速度和加速度。该系统还可以提取2维心动图下方的心电图和全方向M型心动图同步地显示。为此提供了全方向M型心动图检测所需的时间基准。研制的L EJ- 1型全方位M型心动图系统已在医院进行2年左右的临床应用。

基于亚象素技术的全方向M心动图边界检测

研究一种基于亚象素技术的全方向M型心动图边界的检测方法。在获取全方向M型心动图的基础上,通过图像增强、阈值分割、人工限定目标区域等图像预处理,采用层进式策略提取图像的象素边界,再利用一阶微分期望值对提取后的边界点进行亚象素定位。该方法使边界检测数据从象素级提高到亚象素级,为边界检测后的幅度以及以他的数据为基础的进一步离散一、二阶微分的计算获得的速度、加速度等运动信息的精确测量提供了可能性。

全方向M型超声心动图运动曲线的自适应检测

介绍一种基于相关性(包括时间相关性、位置相关性和灰度相关性)的全方向M型超声心动图运动曲线的自适应检测技术.该运动曲线代表血液与室壁结构的分界线与取样线(投射波束)的交点位置变化随时间展开的函数,也即代表某一室壁部位的运动轨迹,因而具有非常丰富的相关性信息.在运用运动曲线相关性信息的基础上,采用线状搜索模板与有效搜索范围相结合的层进式策略实施运动曲线的自适应检测.该方法有效提取运动曲线,为进一步的速度场、加速度场等定量分析心脏功能运动的重要参数的提取准备了条件.