一种适用于颈部血管的精密超声检测仪的制作方法

1.本公开大体上涉及超声图像处理领域，且更明确地说涉及一种适用于颈部血管的精密超声检测仪。


背景技术：

2.在医院中进行的血管检测需要用到复杂的仪器，同时费用较高，是针对特定人群使用的，目前市面上缺少一种简易快捷又能准确检测颈部血管的设备仪器，扩大使用人群，能够在颈部血管出现问题早期被识别出。
3.现在已经开发出了很多血管检测设备，经过我们大量的检索与参考，发现现有的检测有如公开号为kr101630231b1，kr100827297b1、cn204734466u和kr101738391b1 所公开的装置，包括可见光光源、光纤耦合器、照明光纤、成像接收通道、红外光分光镜、远红外线镜头变焦系统、远红外探测器、可见光镜头变焦系统、可见光图像传感器和图像处理系统。本发明根据热体细胞、组织或器官处于不同状态时，其新陈代谢活动时产生的热辐射也不一样的特征和血管血流传热特性，将红外热成像技术与可见光成像技术相融合，在获得高质量、高对比度血管图像的同时，还可辅助分析血管血流速度、血液灌注度等相关血流参数，以及根据人体组织在不同病理下的温度特征，进行疾病的早期预测和健康评估。但该装置价格昂贵，系统复杂，不适合对大量人群检测使用。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于，针对所存在的不足，提出了一种适用于颈部血管的精密超声检测仪，
5.本发明采用如下技术方案：
6.一种适用于颈部血管的精密超声检测仪，包括环形检测装置和超声分析模块，所述环形检测装置用于套在颈部并采集超声数据，所述超声分析模块将超声数据处理成图像后对图像进行分析得到血管的堵塞情况；
7.所述超声分析模块对图像进行分析的过程包括如下步骤：
8.s1、识别出图像中的血管边缘线；
9.搜索出图像中灰度值处于[g1，255]的像素点，这些像素点称为白点，其余像素点称为黑点，对每个白点进行处理分析，进行分析的白点称为目标白点，以目标白点为圆心作一个圆形的分析区域，在分析区域内确定一个目标区域，所述目标区域为以目标白点为中心且包含最多白点的条形区域，当满足下述条件时，该目标白点为边缘线点：
[0010][0011]
其中，yu为比例阈值，
△
k为偏差数，n1’为目标区域内的白点数量，n1为分析区域内的白点数量，为分析区域内所有白点与目标白点的平均斜率，为分析区域内所有黑
点与目标白点的平均斜率；
[0012]
相邻的边缘线点构成血管边缘线区域；
[0013]
s2、对所述血管边缘线进行配对得到多组血管边缘；
[0014]
将血管边缘线区域按照位置顺序进行排序，计算相邻边缘线区域之间的距离得到数列{di}，比较数列中偶数元素与奇数元素的稳定性，稳定性高的元素对应的两个血管边缘线区域配对为一条血管的两条边缘；
[0015]
s3、根据配对的血管边缘之间的距离变化确定血管的堵塞区域以及堵塞程度；
[0016]
将边缘线区域处理成表层点集，获取表层点集中的匹配点，所述匹配点指两个像素点互相为对方表层点集中距离自己最近的像素点，根据匹配点之间的距离情况确定异常匹配点，根据异常匹配点所在位置的像素点分布情况计算堵塞指数du：
[0017][0018]
其中，m1为异常匹配点相邻的两组匹配点连接的两条线段与表层点集形成封闭区域内的像素点个数，m2为异常匹配点相邻的两组匹配点连接的四条线段形成的封闭区域内的像素点个数；
[0019]
进一步的，步骤s1中所述目标区域的两条边界线的直线方程为：
[0020][0021]
其中，b为半宽度值；
[0022]
进一步的，步骤s2中，所述超声分析模块将每一个边缘线区域处理成一条拟合直线，将相邻的两条拟合直线的斜率更改为平均值，再计算者两条平行的拟合直线之间的距离作为相邻边缘线区域之间的距离；
[0023]
进一步的，步骤s3中，所述超声分析模块计算对应的匹配点之间的距离得到数列 {si}，计算同一表层点集中相邻的匹配点间隔距离得到数列{s1i}和数列{s2i}，异常匹配点的判断条件为：
[0024][0025]
其中，为数列{si}中的最低标准值，
△
s为间隔阈值，i表示异常匹配点的序号数；
[0026]
进一步的，所述环形检测装置包括超声发生模块、回波接收模块、数据接发单元和联网单元，所述环形检测装置通过所述联网单元与装有超声分析模块的移动设备连接，移动设备发送的指令经所述数据接发单元发送给所述超声发生模块，所述回波接收模块检测的超声数据经所述数据接发单元发送给移动设备。
[0027]
本发明所取得的有益效果是：
[0028]
本系统将数据采集模块和数据分析模块进行分离，数据采集模块设置在一个小型的环形检测装置中，包括超声发生模块和回波接收模块，采集发出的超声波的回波，并将回波数据发送至安装于移动设备中的超声分析模块，所述超声分析模块将回波数据处理成图像，再对图像进行分析得到血管的堵塞情况，分析过程包括边缘线确定、边缘线匹配和堵塞
区分析这三个过程，相较于医院使用的精密仪器略为精简，使得能够在移动设备上运行，但检测效果足以达到居家检测的要求，能够使更多的普通人群及时掌握自身的颈部血管状况。
[0029]
为使能更进一步了解本发明的特征及技术内容，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，然而所提供的附图仅用于提供参考与说明，并非用来对本发明加以限制。
附图说明
[0030]
图1为本发明整体结构框架示意图；
[0031]
图2为本发明血管超声示意图；
[0032]
图3为本发明配对的边缘线区域中的表层点集示意图；
[0033]
图4为本发明表层点集中匹配点示意图；
[0034]
图5为本发明表层点集中异常匹配点和其附近的正常匹配点示意图。
具体实施方式
[0035]
以下是通过特定的具体实施例来说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所公开的内容了解本发明的优点与效果。本发明可通过其他不同的具体实施例加以施行或应用，本说明书中的各项细节也可基于不同观点与应用，在不悖离本发明的精神下进行各种修饰与变更。另外，本发明的附图仅为简单示意说明，并非依实际尺寸的描绘，事先声明。以下的实施方式将进一步详细说明本发明的相关技术内容，但所公开的内容并非用以限制本发明的保护范围。
[0036]
实施例一。
[0037]
本实施例提供了一种适用于颈部血管的精密超声检测仪，包括环形检测装置和超声分析模块，所述环形检测装置用于套在颈部并采集超声数据，所述超声分析模块将超声数据处理成图像后对图像进行分析得到血管的堵塞情况；
[0038]
所述超声分析模块对图像进行分析的过程包括如下步骤：
[0039]
s1、识别出图像中的血管边缘线；
[0040]
搜索出图像中灰度值处于[g1，255]的像素点，这些像素点称为白点，其余像素点称为黑点，对每个白点进行处理分析，进行分析的白点称为目标白点，以目标白点为圆心作一个圆形的分析区域，在分析区域内确定一个目标区域，所述目标区域为以目标白点为中心且包含最多白点的条形区域，当满足下述条件时，该目标白点为边缘线点：
[0041][0042]
其中，yu为比例阈值，
△
k为偏差数，n1’为目标区域内的白点数量，n1为分析区域内的白点数量，为分析区域内所有白点与目标白点的平均斜率，为分析区域内所有黑点与目标白点的平均斜率；
[0043]
相邻的边缘线点构成血管边缘线区域；
[0044]
s2、对所述血管边缘线进行配对得到多组血管边缘；
[0045]
将血管边缘线区域按照位置顺序进行排序，计算相邻边缘线区域之间的距离得到数列{di}，比较数列中偶数元素与奇数元素的稳定性，稳定性高的元素对应的两个血管边缘线区域配对为一条血管的两条边缘；
[0046]
s3、根据配对的血管边缘之间的距离变化确定血管的堵塞区域以及堵塞程度；
[0047]
将边缘线区域处理成表层点集，获取表层点集中的匹配点，所述匹配点指两个像素点互相为对方表层点集中距离自己最近的像素点，根据匹配点之间的距离情况确定异常匹配点，根据异常匹配点所在位置的像素点分布情况计算堵塞指数du：
[0048][0049]
其中，m1为异常匹配点相邻的两组匹配点连接的两条线段与表层点集形成封闭区域内的像素点个数，m2为异常匹配点相邻的两组匹配点连接的四条线段形成的封闭区域内的像素点个数；
[0050]
步骤s1中所述目标区域的两条边界线的直线方程为：
[0051][0052]
其中，b为半宽度值；
[0053]
步骤s2中，所述超声分析模块将每一个边缘线区域处理成一条拟合直线，将相邻的两条拟合直线的斜率更改为平均值，再计算者两条平行的拟合直线之间的距离作为相邻边缘线区域之间的距离；
[0054]
步骤s3中，所述超声分析模块计算对应的匹配点之间的距离得到数列{si}，计算同一表层点集中相邻的匹配点间隔距离得到数列{s1i}和数列{s2i}，异常匹配点的判断条件为：
[0055][0056]
其中，为数列{si}中的最低标准值，
△
s为间隔阈值，i表示异常匹配点的序号数；
[0057]
所述环形检测装置包括超声发生模块、回波接收模块、数据接发单元和联网单元，所述环形检测装置通过所述联网单元与装有超声分析模块的移动设备连接，移动设备发送的指令经所述数据接发单元发送给所述超声发生模块，所述回波接收模块检测的超声数据经所述数据接发单元发送给移动设备。
[0058]
实施例二。
[0059]
本实施例包含了实施例一中的全部内容，提供了一种适用于颈部血管的精密超声检测仪，结合图1，包括超声发生模块、回波接收模块和超声分析模块，所述超声发生模块用于对颈部发出超声波，超声波遇到颈部血管返回后被所述回波接收模块接收，所述超声分析模块将回波处理成血管图，再对血管图进行分析得到血管的堵塞情况；
[0060]
所述超声发生模块和所述回波接收模块集成在一个环形检测装置中，所述超声分析模块以app形式安装在移动设备中，所述环形检测装置还包括数据接发单元和联网单元，当环形检测装置和移动设备处于同一局域网中时，所述超声分析模块能够搜索到环形检测
装置的设备码并进行匹配连接，连接成功后，通过所述超声分析模块控制所述环形检测装置将回波数据发送至所述超声分析模块；
[0061]
所述环形检测装置包括第一外壳和第二外壳，所述第一外壳处于所述环形检测装置的环形内侧，所述第二外壳处于所述环形检测装置的环形外侧，所述第一外壳上装有三片超声板，所述三片超声板分别位于所述第一外壳的中部和两侧，所述超声板透过所述第一外壳与安装于所述第一外壳与所述第二外壳之间的换能器连接，所述第一外壳与所述第二外壳之间还装有电源，所述电源与所述换能器连接并提供电能，所述换能器包括发射换能器和接收换能器，所述发射换能器与数据接收组件连接，所述接收换能器与所述数据发送组件连接，所述数据接收组件和所述数据发送组件共同构成数据接发单元，所述超声分析模块能够通过下发指令，所述数据接收组件接收指令后控制所述发射换能器产生特定频率的超声波并通过超声板发出，所述数据发送组件将所述接收换能器接收的回波数据发送给所述超声分析模块；
[0062]
所述超声分析模块根据超声板的回波数据生成图片，结合图2，所述超声分析模块先识别出图片中的血管边缘线，再对血管边缘线进行配对，配对完成后计算出每对血管边缘线之间的距离变化，最终根据距离变化情况得到颈部血管的堵塞状态；
[0063]
所述超声分析模块在所述图片中搜索出灰度值处于[g1，255]的像素点，这些像素点称为白点，g1为白点的灰度临界值，对每个白点获取分析区域进行处理，在以超声图像的左下角顶点为原点建立的第一坐标系中，则其分析区域的像素点坐标与白点坐标的距离小于r，为方便后续的计算及说明，以白点为原点建立第二坐标系，在第二坐标系中，分析区域为x2+y2≤r2，分析区域中的原点白点称为分析白点，分析区域内的其余白点称为普通白点，分析区域内的其余像素点称为普通黑点；
[0064]
所述超声分析模块计算每个普通白点与分析白点连线的斜率，记为{k1i}，所述超声分析模块计算每个黑点与分析白点连线的斜率，记为{k2i}；
[0065]
所述超声分析模块对{k1i}进行均值计算得到
[0066][0067]
其中，n1为分析区域内普通白点的数量；
[0068]
所述超声分析模块对{k2i}进行均值计算得到
[0069][0070]
其中，n2为分析区域内普通黑点的数量；
[0071]
所述超声分析模块根据处理得到一个目标区域，所述目标区域的两条边界线的直线方程为：
[0072][0073]
其中，b为半宽度值；
[0074]
所述超声分析模块统计出目标区域内的普通白点的数量为n1’，当满足下述条件
时，判定该分析白点为边缘线点：
[0075][0076]
其中，yu为比例阈值，
△
k为偏差数；
[0077]
所述超声分析模块获得边缘线点之后，根据边缘线点的连接情况得到若干个边缘线区域，每个边缘线区域看做是血管的一条边缘线，将边缘线区域根据位置进行排列，并计算相邻两个边缘线区域之间的距离得到{di}，取i为奇数时的子集{d1，d3， d5，d7，...}，当子集内每个元素处于正常范围[d
min
，d
max
]时每个子集元素对应的两个边缘线区域配对为一条血管的两条边缘线，取i为偶数时的子集{d2，d4，d6，
[0078]
d8，...}，当子集内每个元素处于正常范围[d
min
，d
max
]时每个子集元素对应的两个边缘线区域配对为一条血管的两条边缘线；
[0079]
所述超声分析模块通过下述方式来计算相邻两个边缘线区域之间的距离；
[0080]
所述超声分析模块将每个边缘线区域中的像素点根据基于第一坐标系中的横坐标的值分类，相同的横坐标分为同一类并按横坐标的值从小到大进行排序，依次计算每一类像素点的纵坐标平均值得到{yi}，则该边缘线区域对应的拟合直线的斜率k为：
[0081][0082]
其中，m为该边缘线区域中像素点的分类数；
[0083]
边缘线区域对应的拟合直线为：
[0084][0085]
其中，xi为与yi对应的像素点分类中的横坐标值；
[0086]
在计算相邻两个边缘线区域之间的距离时，先将其拟合直线的斜率更改为平均值，使其斜率一致，再计算两条拟合直线的间距作为两个边缘线区域之间的距离；
[0087]
结合图3、图4和图5，所述超声分析模块对每对血管边缘线区域进行如下处理：
[0088]
s21、将边缘线区域中的像素点精简为表层像素点，所述表层像素点为边缘线区域中靠近另一个边缘线区域的像素点，一个边缘线区域中的表层像素点集称为第一表层点集，另一个边缘线区域中的表层像素点集称为第二表层点集；
[0089]
s22、获取第一表层点集和第二表层点集中的匹配点，所述匹配点指两个像素点互相为对方表层点集中距离自己最近的像素点，计算匹配点之间的距离得到数列{si}，计算同一表层点集中相邻的匹配点间隔距离得到数列{s1i}和数列{s2i}；
[0090]
s23、根据步骤s22中的三个数列{si}、{s1i}和{s2i}得到异常匹配点，异常匹配点的判断条件为：
[0091]
[0092]
其中，为数列{si}中的最低标准值，
△
s为间隔阈值，i表示异常匹配点的序号数；
[0093]
s24、将异常匹配点相邻的两组正常匹配点记作点a1与点b1，点a2与点b2，连接a1b1，a2b2，线段a1b1、线段a2b2、第一表层点集和第二表层点集围城一个封闭区域，统计该封闭区域内的像素点个数m1；
[0094]
s25、连接a1a2，b1b2，线段a1b1、线段a2b2、线段a1a2和线段b1b2围城一个封闭区域，统计封闭区域内的像素点个数m2；
[0095]
s26、计算该异常匹配点所在区域的堵塞指数du为：
[0096][0097]
所述超声分析模块通过上述方式能够找到血管中所有堵塞的区域并确定堵塞的严重程度，并在app界面上进行显示。
[0098]
以上所公开的内容仅为本发明的优选可行实施例，并非因此局限本发明的保护范围，所以凡是运用本发明说明书及附图内容所做的等效技术变化，均包含于本发明的保护范围内，此外，随着技术发展其中的元素可以更新的。