夏鈞, 陶洪峰

(江南大學(xué)教育部輕工過程先進(jìn)控制重點實驗室,江蘇無錫214122)

脈搏波圖像的包絡(luò)線提取與特征點跟蹤

夏鈞, 陶洪峰*

(江南大學(xué)教育部輕工過程先進(jìn)控制重點實驗室,江蘇無錫214122)

針對傳統(tǒng)包絡(luò)線提取需要手工繪制的問題,提出一種自動識別多普勒超聲圖像包絡(luò)線方法。該算法首先對脈搏波圖像進(jìn)行ROI區(qū)域裁剪,然后利用最大類間方差閾值法二值化圖像,結(jié)合形態(tài)學(xué)方法和Sobel算子邊緣檢測提取脈搏波的包絡(luò)線,最后采用多門限閾值法判斷和分析脈搏波特征點,實現(xiàn)了對脈搏波圖像包絡(luò)線提取和對脈搏波特征點的精確定位。

脈搏波;包絡(luò)線;多門限閾值法;特征點

脈搏波圖像分析和研究越來越成為當(dāng)今生物醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域的熱點之一。許多重要的醫(yī)學(xué)指標(biāo)可以從脈搏波信號中分析和計算而來,如血管的內(nèi)中膜厚度、血管的最大血流速度和血管的動脈硬化程度等。這些指標(biāo)能很大程度上幫助醫(yī)療從業(yè)者更好地分析病人的身體狀況。雖然脈搏波信號因人而異,并且隨著病人的年齡增長而有所差異,但還是符合一定的周期性規(guī)律。人體脈搏波信號呈現(xiàn)周期性變化,一個周期的脈搏波波形包括主波、潮波和重搏波3個波段,并且定義了脈搏波信號的4個特征點[1]。

目前針對脈搏波信號分析和研究取得了許多重要成果。在脈搏波特征點的辨識方面,傳統(tǒng)的處理方法主要是先對脈搏波信號進(jìn)行濾波處理以削弱信號的噪聲,然后再利用信號處理方法計算得到特征點。然而,由于脈搏信號比較復(fù)雜,并且個體差異較大,脈搏信號中通常都含有較大干擾噪聲,使得傳統(tǒng)的辨識方法在應(yīng)用方面有較大的局限性,經(jīng)常出現(xiàn)誤檢和漏檢。比如,將主波峰值辨識成重搏波峰值或者將潮波峰值檢測成主波峰值。趙志強(qiáng)[2]提出微分閾值法,對脈搏波信號的上升沿和下降沿進(jìn)行微分運(yùn)算,突出其形狀特點,然后根據(jù)微分算子的方向確定脈搏波圖像的波峰和波谷,取得了很好的辨識效果。高穎等[3]利用小波變換法,對脈搏波圖像進(jìn)行濾波后,首先利用小波變換在不同頻帶上分解脈搏波信號,然后利用微分運(yùn)算找到脈搏波圖像的極值點和拐點,再利用拐點的符號來判斷脈搏信號的波峰波谷,取得了理想的效果。還有一些文獻(xiàn)提出脈搏波的處理方法,其中大量采用了諸如脈搏波圖像分割[4]、特征提取[5]和圖像邊緣提取[6]等信號處理方法,也取得了比較滿意的效果。

然而,當(dāng)病人脈搏比較虛弱時,脈搏信號的上升沿和下降沿坡度會變得比較平緩,利用微分法突出其形狀特征常常會出現(xiàn)不準(zhǔn)確的辨識。另外,重搏波峰值的高低因血管的機(jī)能差異而相差很大,健康人的重搏波不明顯而病人的重搏波明顯,利用微分法則放大重搏信號變化時會進(jìn)一步增加誤檢的可能。再次,脈搏信號中通常伴有大量的隨機(jī)噪聲,用微分法處理后會進(jìn)一步放大這些噪聲信號,造成脈搏信號的誤檢和漏檢。

為了解決上述問題,文中提出一種先提取脈搏波信號圖像包絡(luò)線(包括ROI區(qū)域的裁剪,最大類間方差二值化,形態(tài)學(xué)開閉操作和邊緣檢測4個步驟),然后再利用多重門限閾值辨識和跟蹤圖像極值點的方法,并且取得了較好的效果。處理結(jié)果表明該算法具有較高的可信度。

1 脈搏波包絡(luò)線的提取

1.1 脈搏波ROI區(qū)域裁剪

圖1大致描繪了一個周期內(nèi)脈搏波圖像的形狀特征,它包含3個波段和4個特征點。不同年齡的病人,因為血管的機(jī)能不同,脈搏波的形狀特征也會相應(yīng)有所變化。健康人的脈搏波信號擁有陡峭的上升沿和下降沿,這是因為健康人的血管機(jī)能比較好,血管阻力較小,血流速度大。同時,健康人的脈搏信號潮波B不顯著。當(dāng)主動脈瓣受到血液回流的沖擊,形成明顯的脈搏波信號的重搏波峰C和波谷D。隨著病人年齡的增大,血管的機(jī)能變差導(dǎo)致血管阻力變大,血流速度變慢,潮波B會相應(yīng)升高甚至超越主波A。同時,血管阻力的變大會導(dǎo)致血液回流速度增加,重搏波波峰C和波谷D抬高,使得整個脈搏波信號呈現(xiàn)山丘式變化。

根據(jù)以上描述,可知隨著病人的年齡增加和心血管機(jī)能的逐漸減退,血管機(jī)能相應(yīng)發(fā)生改變,血管阻力逐步變大,流速變慢,導(dǎo)致潮波B由不顯著變成顯著,重搏波波峰C和波谷D的位置相對于A點有所升高。因此,從脈搏波圖像上辨識出脈搏波信號特征點A,B,C,D點的相對位置對于分析和診斷病人的健康有著重要的意義。

圖1 一個周期的脈搏波信號Fig.1 One cycle of the pulse wave

超聲診斷儀上獲得的脈搏波圖像如圖2所示。圖2是從無錫市海鷹電子系統(tǒng)醫(yī)療有限公司的超聲診斷儀HY-C360上取得的脈搏波信號圖像。顯然, ROI(Region of Interested)區(qū)域即目標(biāo)區(qū)域,是圖像中上方的脈搏波信號圖像。圖像下方的背景區(qū)域是算法處理中無關(guān)的背景部分,如果不能將它與目標(biāo)區(qū)域分離,會大大增加算法的復(fù)雜度和算法的處理時間。通常,研究圖像的算法往往是設(shè)計特定的濾波器,使其與當(dāng)前圖像的每個像素進(jìn)行卷積運(yùn)算。如果能減少圖像中無效的像素點,無疑將大大提升算法處理的效率。

圖2 脈搏波信號圖像Fig.2 Image of pulse wave signal

文中采取的ROI區(qū)域裁剪方法是閾值化方法。超聲診斷儀上采集的脈搏信號圖像是256灰度級的彩色圖片,具有紅、綠、藍(lán)3個通道。對紅、綠、藍(lán)3個通道設(shè)定對應(yīng)的門限閾值,并設(shè)定圖像總的分割閾值t。設(shè)t1,t2,t3是當(dāng)前圖像對應(yīng)的紅、綠、藍(lán)通道的灰度值,m是圖像每一行像素的個數(shù)。對于每一行像素點,采用式(1),(2)進(jìn)行計算。對于每一行像素點,如果計算所得λ＜t0,則認(rèn)為該行是背景部分;反之,當(dāng)λ＞t0,則認(rèn)為該行是目標(biāo)部分。經(jīng)過ROI區(qū)域剪裁后的圖像如圖3所示。

圖3 ROI區(qū)域剪裁后的脈搏波圖像Fig.3 Image of the pulse wave after the ROI area cut

1.2 最大類間方差閾值法二值化

如圖3所示,脈搏信號圖像經(jīng)過ROI區(qū)域裁剪處理后,目標(biāo)與背景得到初步分離。然而,ROI圖像中還是包含大量與脈搏信號無關(guān)的背景點,如果能增強(qiáng)目標(biāo)物與背景的差異,就能更好地提取和分離目標(biāo)區(qū)域。二值化是處理圖像分割的主要手段之一,它根據(jù)圖像目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域的灰度差異,用設(shè)定閾值的方法把圖像用僅含有0和1的二值圖像來表示,從而增強(qiáng)了目標(biāo)物與背景的差異。

C0的產(chǎn)生的概率

C1的產(chǎn)生的概率

C0的平均值為

式中是閾值為T時灰度平均值,采樣的灰度平均值為

兩組間的方差可用下式求出:

定義Tmax是使式(8)取得最大值所對應(yīng)的T值,也就是最大類間方差法二值化的閾值。最大類間方差法二值化圖像后的效果如圖4所示。

圖4 二值化后的脈搏波圖像Fig.4 Image of the pulse wave after the binary method

1.3 形態(tài)學(xué)算法

脈搏波圖像經(jīng)過最大類間方差閾值二值化后目標(biāo)區(qū)域得到了明顯的增強(qiáng)。然而,連通域中有許多孔洞,極大地影響脈搏波包絡(luò)線提取的質(zhì)量,增加了圖像分割的難度。因此,在提取脈搏波包絡(luò)線之前,需要對連通區(qū)域的內(nèi)部孔洞進(jìn)行圖像處理,將連通域內(nèi)部的孔洞連接起來[8]。

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法是處理連通域內(nèi)部孔洞的常用方法。形態(tài)學(xué)方法利用各種幾何形狀的結(jié)構(gòu)算子作為形態(tài)濾波器,在圖像的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行卷積濾波,增強(qiáng)目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域的差異性。其中,具有特定半徑長度的圓盤形形態(tài)學(xué)算子常被用來填充目標(biāo)區(qū)域內(nèi)部的空洞。

文中將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法推廣應(yīng)用于脈搏信號圖像的包絡(luò)線和特征點提取。下面給出形態(tài)學(xué)中最基本的膨脹、腐蝕定義:

設(shè)脈搏信號的離散數(shù)字序列為f(n),結(jié)構(gòu)元素為α(m),且有n＞m,則定義如下形態(tài)學(xué)算子。膨脹算子:

膨脹算子:

由式(9),(10)可見,形態(tài)學(xué)濾波器其實就是基于數(shù)學(xué)集合理論的運(yùn)算算子。相比傳統(tǒng)的高斯濾波器、維納濾波器等,形態(tài)學(xué)算子結(jié)構(gòu)比較簡單,使得形態(tài)學(xué)濾波器和原圖像的卷積速度較快。對圖像信號進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算填充脈搏波區(qū)域孔洞的效果取決于所選擇的圓盤形結(jié)構(gòu)元素α(m)的半徑R。利用脈搏波信號中孔洞的波形與其他波形長度不同的特點,選定填充完整,脈搏信號與背景的差異更加明顯特定大小的半徑R,經(jīng)多次實驗,選定圓盤形結(jié)構(gòu)算子的半徑R為5。對脈搏波圖像進(jìn)行區(qū)域填孔效果如圖5所示。經(jīng)過形態(tài)學(xué)圓盤算子卷積處理后,脈搏波頻譜圖像中間連通區(qū)域的孔洞被填充完整。

圖5 形態(tài)學(xué)算子填孔后的脈搏波超聲圖像Fig.5 Image of the pulse wave after the morphological operators

1.4 Sobel算子邊緣檢測

二值圖像經(jīng)過形態(tài)學(xué)操作后,目標(biāo)區(qū)域內(nèi)部孔洞被填充完整。圖像中白色部分是脈搏信號區(qū)域,黑色部分是背景區(qū)域。兩個區(qū)域相交部分就是目標(biāo)物的邊界。如果需要辨識脈搏信號的峰值,必須首先提取出脈搏波信號的邊緣部分。邊緣檢測法是圖像分割中提取目標(biāo)物輪廓和邊界的最常用方法[9-10]。文中采用Sobel算子來提取脈搏信號的邊界。Sobel算子根據(jù)圖像各個像素點的梯度,計算像素點和周圍像素點的差異,從而分離目標(biāo)和背景,提取出邊界區(qū)域。與其他常用的邊緣檢測算子如Canny算子、Robert算子等相比,Sobel算子分離的邊界線連續(xù)性較好。

Sobel算子包含水平方向和垂直方向兩組3×3的矩陣,利用該算子濾波器逐行與圖像像素點卷積,計算出水平方向和垂直方向的亮度差分值。如果以Gx與Gy分別代表經(jīng)水平方向和垂直方向進(jìn)行邊緣檢測的算子:

圖像的每一個像素的橫向及縱向梯度近似值可用以下公式結(jié)合,來計算梯度的大小。定義(X,Y)是原圖像的一個像素點,則

然后可用以下公式計算梯度方向:

如果角度等于0,代表該像素點是垂直方向邊界中的一點;如果角度接近90度,代表該像素點是水平方向邊界的一點。Sobel算子對像素的位置進(jìn)行了加權(quán),因此有很強(qiáng)的抗干擾能力,所得圖像的連續(xù)性也較好。圖6是經(jīng)過Sobel算子濾波后提取的脈搏波邊界圖像?？梢钥闯?經(jīng)過Sobel算子邊緣檢測后,目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域完全分離。

圖6 邊緣檢測后的脈搏波圖像Fig.6 Image of the pulse wave after edge detection

2 脈搏波包絡(luò)線特征點跟蹤

提取出脈搏信號的包絡(luò)線以后,接下來是要辨識出包絡(luò)線上特征點的位置。傳統(tǒng)方法通過微分運(yùn)算得到包絡(luò)線的極大值和極小值,不僅容易受到噪聲干擾,還很難判斷該點是主波、潮波或者是重搏波的特征點。文中提出一種利用多門限閾值識別脈搏波圖像波峰波谷特征點的方法,利用搜索方法找出特征點候選點后,再利用設(shè)定的多門限閾值來進(jìn)一步判斷該點屬于脈搏信號的具體階段。原始脈搏波圖像經(jīng)過二值化和邊緣檢測等處理后,包絡(luò)線在每一列像素上只有一個有效像素點。提取包絡(luò)線的峰值算法分為兩個步驟,首先搜索出每列像素的最大和最小值為頻譜波候選點pixelList,然后定義主峰門限T=(maxRow+minRow)/2和重搏波門限T2=(maxRow+minRow)/3來區(qū)分脈搏信號的特征點。其中,minRow和maxRow分別是脈搏信號目標(biāo)區(qū)域的最低點行號和最高點行號。具體算法如下:

1)遍歷包絡(luò)線的每一個像素,設(shè)第i列的像素為f(xi)。如果f(xi)＞f(xi-1)且f(xi)＞f(xi+1),就認(rèn)為f(xi)是圖像的一個候選峰值點。

2)如果f(xi)＜f(xi-1)且f(xi)＜f(xi+1),則認(rèn)為該像素是脈搏波信號的重搏波波谷D。

3)定義門限值T=(maxRow+minRow)/2,如果候選峰值點的f(xi)＞T,則候選峰值點是主波波峰A;如果候選峰值點f(xi)＜T,則候選點是潮波波峰B或者是重搏波波峰C。

4)定義門限閾值T2=(maxRow+ minRow)/3。如果候選點f(xi)＞T2,則候選點是重搏波波峰C;反之,候選點是噪聲點。峰值點跟蹤后如圖7所示。

圖7結(jié)果顯示,采用文中方法準(zhǔn)確地檢測到脈搏波圖像的主要特征點。利用多門限閾值法將脈搏波信號的主峰波峰、重搏波波峰和波谷準(zhǔn)確地檢測出來,沒有出現(xiàn)誤檢和漏檢。在重搏波不太明顯時,文中方法也能準(zhǔn)確地識別出重搏波位置。實驗中,選取30個脈搏波圖像實驗樣本,其中27幅能準(zhǔn)確識別出包絡(luò)線和特征點的位置。還有3幅因為對比度不夠,需要借助超聲軟件的對比度增強(qiáng)功能,也能準(zhǔn)確識別。

圖7 峰值點跟蹤后的脈搏波圖像Fig.7 Image of the pulse wave after the feature points tracking

3 結(jié) 語

文中提出一種脈搏波圖像包絡(luò)線提取和峰值點跟蹤方法。與傳統(tǒng)的直接用邊緣檢測算法不同,文中方法是先截取ROI有效區(qū)域,然后進(jìn)行二值化,在新的ROI圖像上用邊緣檢測方法提取到脈搏波圖像的包絡(luò)線,最后用搜索脈搏波圖像包絡(luò)線最大縱坐標(biāo)結(jié)合多門限閾值的方法得到了脈搏波的主波和諧波的波峰和波谷。與傳統(tǒng)圖像分割和特征點跟蹤算法比較,有更好的圖像分割和跟蹤效果。實驗結(jié)果表明,文中的包絡(luò)線提取與特征點跟蹤算法簡單有效,能準(zhǔn)確地繪制脈搏波圖像的包絡(luò)線和識別其特征點。另外,文中算法也可用于其他部位的脈搏波包絡(luò)線提取,只需設(shè)定新的多重門限閾值即可辨識包絡(luò)線的特征點。

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(責(zé)任編輯:楊 勇)

Extraction of the PulseW ave Envelope and the Feature Points Tracking

XIA Jun, TAO Hongfeng*
(Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry,Ministry of Education,Jiangnan University,Wuxi 214122,China)

This paper proposes a new algorithm to extract the pulse wave envelope and to track its feature points. Firstly,we cut the ROI area of the image,using the otsu method to binary the image.Further more,combining with morphological operators and sobel operators detects the pulse wave envelope,and using a multi-threshold method locates the feature points of the pulse wave images.

pulse wave,envelope extracting,multi-threshold method,feature points

TP 391

A

1671-7147(2015)03-0259-05

2014-12-25;

2015-01-28。

國家自然科學(xué)基金項目(61273070,61203092);江蘇省高校自然科學(xué)研究項目(11KJB510007);高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計劃項目(B12018);江蘇省高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程項目。

夏 鈞(1985—),男,江蘇無錫人,控制科學(xué)與工程專業(yè)碩士研究生。

*通信作者:陶洪峰(1979—),男,江蘇無錫人,副教授,工學(xué)博士。主要從事故障檢測與容錯控制等研究。

Email:taohongfeng@hotmail.com