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本发明公开了一种基于帧间形状约束的GCV模型分割主动脉瓣超声图像序列方法，其包括如下步骤：获取一组超声图像并进行维纳滤波；逐帧计算各图像的梯度矢量流场并将其作为能量约束加入到CV模型，得到GCV模型；通过定义初始约束形状，将其作为能量约束项加入GCV模型中，然后最小化能量泛函，得到第一帧图像的分割结果；对相邻上一帧图像的主动脉瓣分割结果进行滚球法滤波，所得结果作为能量约束项加入到GCV模型中，计算得到当前帧的分割结果。本发明是针对超声心动图的短轴图像进行操作的，不仅大大减少了医生的工作量，而且解决了现有技术中主动脉瓣超声图像分割中严重溢出的问题，其分割结果与手动分割结果极为接近，能够简单而高效的分割出主动脉瓣。

本发明的目的是提供一种基于帧间形状约束的GCV模型分割主动脉瓣超声图像序列方法，以解决现有技术存在的针对超声长轴图像进行主动脉瓣超声图像分割时存在不完整和严重溢出的问题。本发明的目的是按如下的技术方案实现的： 一种基于帧间形状约束的GCV模型分割主动脉瓣超声图像序列方法，其包括以下步骤： a）获取一组连续的主动脉瓣超声图像序列，数量为M，并提取每一帧图像的扇形区域，非扇形区域的阈值为255；然后对每一帧图像进行维纳滤波；b）进行维纳滤波后，计算每一帧图像的梯度矢量流场；并且在各图像上均随机定义一个初始演化曲线；c）在第1帧图像上手动定义四个点，然后利用B样条插值形成闭合曲线，将该闭合曲线作为初始约束形状；然后利用形状比较函数将该初始约束形状作为能量约束项加入到第1帧图像的GCV模型中，然后最小化该GCV模型的能量泛函，得到第1帧图像的主动脉瓣分割结果；d）对第m帧图像的主动脉瓣分割结果进行滚球法滤波

该技术在医学领域具有广泛的应用前景

• 医学诊断：该技术可以应用于医学诊断领域，帮助医生更准确地诊断心血管疾病。
• 医学研究：该技术可以应用于医学研究领域，为研究人员提供一种新的方法来分析和研究心血管疾病。

总的来说，该技术在医学领域具有广泛的应用前景，可以为医生和研究人员提供更准确的诊断和研究结果。

河北大学电子信息工程学院前身是河北大学电子系，始建于1970年11月。建系基础是原无线电电子学专业、固体物理专业和半导体器件工厂，初设无线电电子学、微电子学两个专业和电子综合实验厂。1977年按教育部专业目录重新定名为无线电电子学系，设无线电技术和半导体物理与器件两个专业，撤销电子综合实验厂，改设微电子学研究室。1990年，电子系改名为电子与信息工程系，设计算机科学、无线电技术、半导体物理与器件三个专业。1998年7月，电子与信息工程系分为电子信息工程和计算机科学两个学院，电子信息工程学院正式成立。经过五十余年的建设与发展，现为河北大学最大的工科学院。

与现有技术相比，此技术产生的效益如下：本发明是针对超声心动图的短轴图像进行操作的，通过在CV模型框架的基础上加入基于梯度矢量流的能量约束项和基于帧间约束形状的能量约束项，克服了分割过程中瓣膜运动的影响，解决了主动脉瓣超声图像分割中弱边缘溢出的问题；同CV模型相比，梯度矢量流的加入大大加强了主动脉瓣超声图像的弱边缘信息，可以有效的抑制模糊边缘处溢出的问题；帧间形状约束不仅减少了人工交互，而且可以指导演化曲线逼近目标轮廓；同时，梯度矢量流和帧间形状约束项的加入，减少了对演化曲线初始位置的限制，可以随机定义初始演化曲线。本发明方法只需手动定义四个点，就能够准确的从超声心动图中分割出主动脉瓣，不仅大大减少了医生的工作量，而且解决了现有技术中主动脉瓣超声图像分割中严重溢出的问题，其分割结果同有经验医生所完成的手动分割结果相比，其重叠误差仅为4.83%，能够简单而高效的分割出主动脉瓣。

译

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地保定，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。