一种频谱特征上的心血管易损斑块影像自动识别方法与流程

本发明涉及图像分析和机器学习技术领域，具体涉及一种频谱特征上的心血管易损斑块影像自动识别方法。

背景技术：

光学相干断层成像技术(opticalcoherencetomography，oct)是一种新兴的医学成像技术，这种新兴技术通过识别易损斑对心血管病进行诊断和识别，对心血管的治疗和评估祈祷非常重要的作用。通过心血管光学相干断层oct图像可以判断易损斑块的分布位置信息，然而oct影像上存在着大量的背景区域，并且易损斑块与其它正常组织的可分性并不突出，为此需要构造出一种特征，能够有效地将背景与心血管组织区分开。深度学习技术需要大量已标注的易损斑影像数据，而已标注影像数据数量的有限性无法满足深度神经网络的学习。

技术实现要素：

为了解决上述问题，本发明提出了一种频谱特征上的心血管易损斑块影像自动识别方法，包括以下步骤：

1)样本收集：收集标注出易损斑的心血管图像作为训练样本；

2)oct图像预处理：舍去训练样本的上沿图像，在宽度方向上等间距截取图像块i，根据每个图像块i是否处于易损斑块区域分为易损斑图像块和非易损斑图像块；

3)特征提取：对截取图像块i做二维快速傅里叶变换得到图像的频谱图；从频谱图f的上部和下部分别截取等间距部分，将截取的上部和下部的等间距部分按列首尾相接排成单列向量作为特征向量。

4)支持向量机的训练：将特征向量输入支持向量机进行训练，得到训练后的支持向量机；

5)待识别图像区域的特征提取：将待检测的oct图像按照步骤2)进行预处理，然后按步骤3)进行特征提取，获得待检测特征向量；

6)图像块分类：将步骤5)的待检测特征向量输入训练后的支持向量机进行分类，得到待检测的易损斑图像块或待检测的非易损斑图像块；

7)易损斑区域识别：将连续的待检测的易损斑图像块进行合并，形成易损斑图像区域。

具体地，步骤1)最少收集1000幅标注出易损斑的心血管图像作为训练样本。

具体地，步骤2)是按上沿46个像素高度舍去oct上沿图像，排除掉导管部分图像。

进一步地，步骤3)具体为：设图像块i的宽度和高度分别为p和h，对其做二维快速傅里叶变换得到图像的具体公式为：

其中，u表示宽度方向上的频率值，v表示高度方向上的频率值，j表示虚数单位。

具体地，步骤7)中是将5块连续的待检测的易损斑图像块进行合并，形成易损斑图像区域。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明的有益效果是：

本发明使用支持向量机可以在保持识别准确率的前提下，显著降低训练样本数量要求；另外，本发明能够根据心血管易oct影像自动识别易损斑块区域，在易损斑块区域的判断上是根据局部图像块的情况来决定的，提高了识别精度。

附图说明

图1为本发明的方法流程图；

图2为人工标识出的易损斑区域示意图；

图3为自动识别的易损斑区域示意图。

图4为频谱图f上特征向量提取过程示意图

具体实施方式

实施例1

如图1，本发明公开了一种频谱特征上的心血管易损斑块影像自动识别方法，具体步骤如下：

步骤1：收集1000张已标记的oct影像图片，将每张图片上沿46个像素高度的图像区域去除，即排除掉导管部分图像。

步骤2：在每幅图像中按照宽度每5像素截取，得到图像块i；

步骤3：对于截取图像块i，其宽度和高度分别为p和h，按式(1)对其做二维快速傅里叶变换得到图像的频谱图f。

上式中，p取5，h取54(h为图像被截去导管部分图像后的剩余高度)，u和v分别表示宽度方向上和高度方向上的频率值，j表示虚数单位。截取频谱图f上部1/t部分和下部1/t部分，将二维的频谱图f的上部1/t部分和下部1/t部分按列首尾相接排成单列向量作为特征向量。如图4所示为t取4时的频谱图f上特征向量提取过程示意图。

步骤4：将不同类标签的特征向量输入支持向量机做二分类训练；

步骤5：对于新输入待检测的图像，按步骤2-3获得图像块的频谱特征向量；

步骤6：由已训练的支持向量机对步骤5的频谱特征向量做分类；

步骤7：根据图像块的类别标签，将连续5块以上分类为易损斑区域的图像块拼在一起形成易损斑区域。

如图2所示，左半部分白线标出的区域就为易损斑，右半部分白线标出的区域也为易损斑区域。

如图3所示，中间部分为识别出的易损斑区域。

在实际使用时，标注出易损斑斑块区域的oct图像数量是比较少的，对于深度神经网络的训练，如此少的样本数量无法满足实际训练需求。在本方法中，使用支持向量机可以在保持识别准确率的前提下，显著降低训练样本数量要求。另外，本方法在易损斑块区域的判断上是根据局部图像块的情况来决定的，因此相比整体斑块的检测，该类方法的识别精度更高。以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

技术总结
本发明公开了一种频谱特征上的心血管易损斑块影像自动识别方法，包括样本收集、OCT图像预处理、特征提取、支持向量机的训练、待识别图像区域的特征提取、图像块分类和易损斑区域识别。本方法使用支持向量机可以在保持识别准确率的前提下，显著降低训练样本数量要求；另外，本方法能够根据心血管易OCT影像自动识别易损斑块区域，在易损斑块区域的判断上是根据局部图像块的情况来决定的，提高了识别精度。

技术研发人员：钱诚;朱俊杰;冯子健;贲成阳;李潘玥
受保护的技术使用者：常州工学院
技术研发日：2019.03.05
技术公布日：2019.06.18