本申请涉及超声，尤其是一种基于横断面超声图像的颈动脉内斑块状态确定方法。
背景技术：
1、根据我国第三次居民死因调查显示，每年死于脑卒中的患者超过165万，脑卒中已经上升为第一位死因，是我国居民首位致死性疾病。颈动脉斑块是导致缺血性卒中的主要原因之一，敏感识别、准确评估颈动脉斑块，对于缺血性卒中的预防具有重要意义。因此，对于高危人群进行基于超声设备的颈动脉斑块的筛查，对于预防、提前发现或减缓进展等具有重要意义。
2、目前对颈动脉的超声扫查主要包括纵切面超声扫查和横断面超声扫查两种，其中纵切面超声扫查难度较大且纵切面扫查并不能很好的观察颈动脉整个环形血管内的斑块情况，因此目前常用横断面超声扫查方式，但是横断面超声扫查方式将颈动脉纵切面上连续的斑块切分至分布在不同的横断面超声图像中，导致较难识别和评估颈动脉内斑块情况。
技术实现思路
1、本申请针对上述提出的现有颈动脉超声扫查技术难以识别和评估颈动脉内斑块情况的技术问题及技术需求，提出了一种基于横断面超声图像的颈动脉内斑块状态确定方法，本申请的技术方案如下：
2、一种基于横断面超声图像的颈动脉内斑块状态确定方法，包括如下步骤：
3、获取颈动脉的连续多帧横断面超声图像。
4、遍历获取到的多帧横断面超声图像提取得到目标图像子集，目标图像子集中包括连续的多帧横断面超声图像且每帧横断面超声图像均包含内中膜。
5、对同一个目标图像子集中的多帧横断面超声图像，基于每帧横断面超声图像中的内中膜在颈动脉内的相对位置信息，对各帧横断面超声图像中的内中膜进行聚类为若干个内中膜连续片区。
6、基于识别得到的所有内中膜连续片区以及各帧横断面超声图像中内中膜的厚度确定颈动脉内斑块状态。
7、其进一步的技术方案为，聚类得到的每个内中膜连续片区包括同一个目标图像子集中连续的多帧横断面超声图像中的内中膜，且这多帧横断面超声图像中的内中膜在颈动脉内的相对位置信息的偏差不超过偏差阈值。
8、其进一步的技术方案为，确定颈动脉内斑块状态包括：
9、对于任意一个内中膜连续片区，当内中膜连续片区中存在至少一帧横断面超声图像内的内中膜的厚度达到预定阈值时，确定内中膜连续片区的片区性质为异常，否则确定内中膜连续片区的片区性质正常。
10、根据各个内中膜连续片区的片区性质确定颈动脉内斑块状态。
11、其进一步的技术方案为，根据各个内中膜连续片区的片区性质确定颈动脉内斑块状态包括：
12、确定片区性质异常的内中膜连续片区的数量，作为颈动脉内的斑块的数量。
13、和/或，
14、确定片区性质异常的内中膜连续片区的位置，作为颈动脉内的斑块的分布位置。
15、和/或，
16、确定片区性质异常的内中膜连续片区的尺寸，作为颈动脉内的斑块的尺寸。
17、其进一步的技术方案为，对各帧横断面超声图像中的内中膜进行聚类包括：
18、按照图像排列顺序依次遍历一个目标图像子集中的各帧横断面超声图像，将遍历到的第一帧横断面超声图像中的每个内中膜分别归属为一个类别。
19、对于遍历到的第i+1帧横断面超声图像中的任意一个内中膜tp，检测第i帧横断面超声图像中是否存在内中膜tq与内中膜tp在颈动脉内的相对位置信息的偏差不超过偏差阈值，当存在时，将内中膜tp归属到内中膜tq所属类别中，否则将内中膜tp归属为一个新的类别；依次遍历直至遍历完目标图像子集中的所有横断面超声图像，整数参数i的起始值为1。
20、其进一步的技术方案为，每个内中膜在颈动脉内的相对位置信息包括内中膜的质心以及内中膜的轮廓点集组成的不规则多边形。
21、检测第i帧横断面超声图像中是否存在内中膜tq与内中膜tp在颈动脉内的相对位置信息的偏差不超过偏差阈值包括：
22、当存在内中膜tq与内中膜tp的质心偏移不超过偏移距离阈值，且内中膜tq的轮廓点集组成的不规则多边形与内中膜tp的轮廓点集组成的不规则多边形的交并比达到交并比阈值时，确定内中膜tq与内中膜tp在颈动脉内的相对位置信息的偏差不超过偏差阈值。
23、其进一步的技术方案为，遍历获取到的多帧横断面超声图像提取得到目标图像子集包括：
24、按照图像排列顺序依次遍历各帧横断面超声图像，并提取遍历到的每帧横断面超声图像中的内中膜在颈动脉内的相对位置信息以及厚度；将连续遍历到的包含内中膜的多帧横断面超声图像归属到一个目标图像子集中，依次遍历直至遍历完所有各帧横断面超声图像得到若干个目标图像子集。
25、其进一步的技术方案为，遍历获取到的多帧横断面超声图像提取得到目标图像子集还包括：
26、当一个目标图像子集的最后一帧横断面超声图像与相邻的另一个目标图像子集的第一帧横断面超声图像之间间隔的帧数未达到预定阈值时，将两个目标图像子集合并为同一个目标图像子集。
27、其进一步的技术方案为，提取遍历到的每帧横断面超声图像中的内中膜在颈动脉内的相对位置信息以及厚度包括对每帧横断面超声图像：
28、对横断面超声图像进行颈动脉检测确定颈动脉位置信息，基于颈动脉位置信息从横断面超声图像中裁剪出颈动脉图像。
29、对颈动脉图像进行图像分割得到内中膜掩膜图，并根据轮廓查找算法得到内中膜轮廓点集。
30、根据内中膜轮廓点集计算得到内中膜的相对位置信息以及厚度。
31、其进一步的技术方案为，一帧横断面超声图像中包括一段内中膜或多段不连续的内中膜，同一帧横断面超声图像中多段不连续的内中膜被聚类到同一个内中膜连续片区中或不同的内中膜连续片区。
32、本申请的有益技术效果是：
33、本申请设计了一种基于横断面超声图像的颈动脉内斑块状态确定方法，基于每帧横断面超声图像的内中膜的连续性划分得到若干个目标图像子集，再根据每帧横断面超声图像中的内中膜在颈动脉内的相对位置信息，将各帧横断面超声图像中的内中膜进行聚类为若干个内中膜连续片区，通过判断每个内中膜连续片区中内中膜的厚度确定颈动脉内斑块状态。本申请的方法不仅能够准确识别和评估颈动脉内斑块情况，还能够获取非斑块内中膜的确切情况，从而对后期诊治中预防颈动脉的潜在病变提供重要支持，在颈动脉医疗领域具有重要作用。
1.一种基于横断面超声图像的颈动脉内斑块状态确定方法，其特征在于，所述颈动脉内斑块状态确定方法包括：
2.根据权利要求1所述的颈动脉内斑块状态确定方法，其特征在于，聚类得到的每个内中膜连续片区包括同一个目标图像子集中连续的多帧横断面超声图像中的内中膜，且这多帧横断面超声图像中的内中膜在颈动脉内的相对位置信息的偏差不超过偏差阈值。
3.根据权利要求2所述的颈动脉内斑块状态确定方法，其特征在于，所述确定颈动脉内斑块状态包括：
4.根据权利要求3所述的颈动脉内斑块状态确定方法，其特征在于，所述根据各个内中膜连续片区的片区性质确定颈动脉内斑块状态包括：
5.根据权利要求1所述的颈动脉内斑块状态确定方法，其特征在于，所述对各帧横断面超声图像中的内中膜进行聚类包括：
6.根据权利要求5所述的颈动脉内斑块状态确定方法，其特征在于，每个内中膜在颈动脉内的相对位置信息包括内中膜的质心以及内中膜的轮廓点集组成的不规则多边形；
7.根据权利要求1所述的颈动脉内斑块状态确定方法，其特征在于，所述遍历获取到的多帧横断面超声图像提取得到目标图像子集包括：
8.根据权利要求7所述的颈动脉内斑块状态确定方法，其特征在于，所述遍历获取到的多帧横断面超声图像提取得到目标图像子集还包括：
9.根据权利要求7所述的颈动脉内斑块状态确定方法，其特征在于，所述提取遍历到的每帧横断面超声图像中的内中膜在颈动脉内的相对位置信息以及厚度包括对每帧横断面超声图像：
10.根据权利要求2所述的颈动脉内斑块状态确定方法，其特征在于，一帧横断面超声图像中包括一段内中膜或多段不连续的内中膜，同一帧横断面超声图像中多段不连续的内中膜被聚类到同一个内中膜连续片区中或不同的内中膜连续片区。
