吉林大学学报(工学版) ›› 2022, Vol. 52 ›› Issue (4): 916-924.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20200896

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基于模板融合的超声医学影像全景拼接方法

贾海洋1,2(),夏睿1,吕安祺1,管噌璇1,陈娟1,2(),王雷3   

  1. 1.吉林大学 计算机科学与技术学院，长春 130012
    2.吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室，长春 130012
    3.吉林大学 白求恩第一医院，长春 130012
  • 收稿日期:2020-11-23 出版日期:2022-04-01 发布日期:2022-04-20
  • 通讯作者: 陈娟 E-mail:jiahy@jlu.edu.cn;chenjuan@jlu.edu.cn
  • 作者简介:贾海洋（1977-），男，副教授，博士.研究方向：人工智能，知识工程.E-mail：jiahy@jlu.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(61502198);吉林省自然科学基金项目(20210101414JC);吉林省发展改革委创新能力建设（高技术产业部分）项目(2019C053-3)

Panoramic mosaic approach of ultrasound medical images based on template fusion

Hai-yang JIA1,2(),Rui XIA1,An-qi LYU1,Ceng-xuan GUAN1,Juan CHEN1,2(),Lei WANG3   

  1. 1.College of Computer Science and technology，Jilin University，Changchun 130012，China
    2.Key Laboratory for Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education，Jilin University，Changchun 130012，China
    3.The First Hospital of Jilin University，Changchun 130012，China
  • Received:2020-11-23 Online:2022-04-01 Published:2022-04-20
  • Contact: Juan CHEN E-mail:jiahy@jlu.edu.cn;chenjuan@jlu.edu.cn

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摘要：

采用全景拼接技术将基于超声探测装置获得的局部图像通过拼接融合获得观察视野更大的医学影像，为临床诊断和医患交流提供更直观、全面的信息，但受成像条件影响，获得的局部超声医学图像精度不高、噪声多，传统全景拼接方法处理效果不理想。针对上述问题，本文提出基于改进的k-MEANS聚类算法的模板融合拼接方法进行超声医学影像拼接。与传统的模板拼接类算法相比，该方法将特征点密集区域自组织成尺寸灵活可变的模板，能够利用启发式窗口算法提高相邻图片匹配的速度。对比实验结果表明，该方法的模板探测速率、平均模板密度得到了提高，图像配准精度提高，具有较高的鲁棒性和实时性。

关键词: 超声影像, 融合拼接, 图像处理, 模板匹配

Abstract:

The panoramic mosaic technology can get a larger field of observation view， based on the partial medical images obtained by ultrasonic detection device. Through stitching and fusing， it can provide more intuitive and comprehensive information for clinical diagnosis and doctor-patient communication. However， due to the influence of objective factors such as low precision image and more noise caused by medical equipment， the results of traditional panoramic mosaic method are not ideal. To solve the problems above， a template fusion method based on improved k-MEANS clustering algorithm for ultrasonic medical image mosaic is proposed. Compared with the traditional template stitching algorithm， this method can self-organize the region with dense features into flexible template， and improve the speed of adjacent image matching by using heuristic window algorithm. The experimental results show that the template detection rate and average template density are improved， the image registration accuracy is improved， and the method has high robustness and real-time performance.

Key words: ultrasound image, fusion splicing, image processing, template matching

中图分类号: 

  • TP391.4

图1

超声图像拼接的流程图"

图2

Sobel算子示意图"

图3

图像特征点的提取效果"

图4

KD树图像上的结构呈现"

图5

KD树图像上的数据呈现"

图6

通过k?MEANS聚类获得的相邻两帧对比图"

图7

图像增长技术的融合效果"

图8

均值的融合效果"

图9

加权融合效果"

图10

对比实验1的结果"

图11

对比实验2结果"

图12

通过本文方法获得的一段完整血管拼接图像"

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