LabVIEW開(kāi)發(fā)3D頸動(dòng)脈圖像邊緣檢測(cè)

近年來(lái)，超聲圖像在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)膊≡\斷具有重要意義。邊緣檢測(cè)是圖像處理技術(shù)的重要組成部分。邊緣包含圖像信息。邊緣檢測(cè)的主要目的是根據(jù)強(qiáng)度和紋理等屬性識(shí)別圖像中均勻區(qū)域的邊界。超聲（US）圖像存在視覺(jué)感知比其他醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)差的問(wèn)題。超聲圖像具有準(zhǔn)確性，低成本，便攜性的優(yōu)勢(shì)，并且對(duì)人類無(wú)害。

所開(kāi)發(fā)的算法用于檢測(cè)三維超聲圖像的準(zhǔn)確邊緣，如下所示：

???????采集3D頸總動(dòng)脈圖像以進(jìn)行進(jìn)一步處理。

???????從輸入圖像中提取顏色平面以檢測(cè)準(zhǔn)確的邊緣。

?????從直方圖獲得的輸入圖像的最小和最大像素、平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差。

形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)是通過(guò)使用預(yù)定義的結(jié)構(gòu)元素從擴(kuò)張圖像中減去侵蝕圖像來(lái)執(zhí)行的。在這里，如果使用線段結(jié)構(gòu)元素，則不同的結(jié)構(gòu)元素會(huì)導(dǎo)致不同的漸變。大多數(shù)情況下，3x3正方形結(jié)構(gòu)元素通常用于對(duì)圖像執(zhí)行形態(tài)學(xué)技術(shù)。

邊緣圖像是根據(jù)圖像強(qiáng)度值的非定向二階導(dǎo)數(shù)的零交叉計(jì)算的。此處的輸出圖像是邊緣圖像。

超聲掃描儀保留了3D頸總動(dòng)脈的圖像。不同的邊緣檢測(cè)方法已應(yīng)用于使用LabVIEW軟件從3D超聲圖像中檢測(cè)邊緣。

不同的邊緣檢測(cè)方法區(qū)別：檢測(cè)梯度類型為最大原始，內(nèi)核大小為3的形態(tài)梯度邊緣。閾值3用于提取普雷維特邊緣。零交叉邊已提取，內(nèi)高斯寬度為3，外高斯寬度為5。Canny-Derichhe邊緣使用高斯參數(shù)alpha值和Omega值分別為1.6和0.01進(jìn)行檢測(cè)，用于從提取的圖像中提取顏色平面的邊緣。與其他邊緣檢測(cè)方法相比，精尖邊緣的結(jié)果提供了高邊緣強(qiáng)度分布。

?邊緣檢測(cè)技術(shù)已被用于減少數(shù)據(jù)量并刪除無(wú)用的信息，同時(shí)考慮圖像的重要結(jié)構(gòu)屬性。使用不同的邊緣檢測(cè)方法獲得正常頸動(dòng)脈圖像的邊緣，如Cannyderiche，Morpho梯度，Prewitt，RidgeValley，Roberts，Sobel和頸總動(dòng)脈圖像的零交叉。因此，噪聲和上升峰值等統(tǒng)計(jì)參數(shù)表明，CannyDerich邊緣檢測(cè)方法比其他方法更合適。它在醫(yī)療應(yīng)用中用于提取圖像的主要特征。

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