71、医学超声图像与视频背景分割技术研究

医学超声图像与视频背景分割技术研究

1. 医学超声图像胎儿颈项透明层测量算法

在医学领域，设计和开发合适的软件工具来简化非侵入性筛查过程至关重要。自动测量系统具有显著优势，一方面能使测量更客观、可重复，提高测试可靠性，减少侵入性筛查数量；另一方面可缩短单次诊断时间，减少患者等待时间，增加每日筛查数量。

1.1 相关工作

医学图像分析文献众多，但针对超声图像自动胎儿测量的研究较少。常见的胎儿超声测量指标包括双顶径、头围、腹围和股骨长度，但该问题因对象外观复杂、噪声和阴影多以及信息处理量大而远未解决。在自动胎儿测量研究中，自动测量颈项透明层（NT）厚度和自动检测鼻骨的研究较少，仅找到两篇关于NT测量的论文。

• 文献[13]方法 ：使用简单Sobel算子增强边缘，通过用户指定的梯度阈值检测图像边缘，手动选择两点确定边界，再通过泛洪填充操作确定边界，最后自动测量NT厚度。
• 文献[8]方法 ：先使用CED滤波器预处理图像以减少超声图像典型的斑点噪声，将手动选择的感兴趣区域（ROI）内的NT边界检测作为基于动态规划（DP）范式的全局优化问题。采用的成本函数为：
  [
  \sum_{j=1}^{k} w_1f_1(p_j) + w_2f_2(p_j) + w_3f_3(p_j) + w_4g(p_{j - 1}, p_j)
  ]
  其中，(w_i) 为权重，(f_1(p)) 和 (f_2(p)) 分别是像素 (p) 上下像素区间的平均值，(f_3(p)) 是图像梯度的垂直分量，(g(p_{j - 1}, p_j)) 用于确保边界