季亞波, 吳明暉, 周 圍, 鄢 鵬

(上海工程技術(shù)大學(xué) 機(jī)械與汽車工程學(xué)院， 上海 201620)

0 引 言

人工心臟瓣膜置換手術(shù)是治療瓣膜性心臟病患者最有效的醫(yī)療措施。從研制到投入臨床使用，人工心臟瓣膜需要經(jīng)過(guò)體外流體動(dòng)力學(xué)性能檢測(cè)和評(píng)價(jià)，有效開口面積則是該檢測(cè)和評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)之一。人工心臟瓣膜結(jié)果和功能有其固有的特殊性，心臟瓣膜開口速度和大小受到博出量、跨瓣壓差的影響，延用Gorlin公式計(jì)算開口面積，通過(guò)理論分析與試驗(yàn)之后發(fā)現(xiàn)，流出系數(shù)改變較大，實(shí)際值與理論值有較大誤差。隨著試驗(yàn)設(shè)備的完善，圖像采集處理系統(tǒng)與人工心臟瓣膜體外脈動(dòng)脈測(cè)試系統(tǒng)相結(jié)合，在采集跨瓣壓差、流量的同時(shí)，實(shí)時(shí)拍攝人工心臟瓣膜開閉過(guò)程中的圖像，進(jìn)一步通過(guò)圖像處理計(jì)算得到人工心臟瓣膜的有效開口面積，并就有效開口面積與流量、跨瓣壓差的關(guān)系進(jìn)行分析。

目前人工心臟瓣膜有效開口面積的計(jì)算主要依賴于人工后期處理，步驟繁瑣，人工干預(yù)程度高，效率低下。因此，探討提高人工心臟瓣膜的有效開口面積的測(cè)量效率和自動(dòng)化程度的新方法有重要意義。

本文通過(guò)圖像處理對(duì)采集到的心臟瓣膜開合運(yùn)動(dòng)過(guò)程進(jìn)行分析，通過(guò)自動(dòng)種子點(diǎn)選取的區(qū)域生長(zhǎng)算法計(jì)算人工心臟瓣膜有效開口面積。

1 研究?jī)?nèi)容和方法

1.1 系統(tǒng)組成及實(shí)驗(yàn)環(huán)境

人工心臟瓣膜體外脈動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)主要包括血液循環(huán)體外模擬裝置、信號(hào)放大儀、電磁流量?jī)x、CCD相機(jī)、圖像采集卡等，如圖1所示。

圖1 測(cè)試系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

血液循環(huán)體外模擬裝置是與上海微創(chuàng)醫(yī)療器械(集團(tuán))有限公司合作研發(fā)，該裝置通過(guò)模擬人體全身循環(huán)脈動(dòng)模型，可以產(chǎn)生近似生理?xiàng)l件下的脈動(dòng)壓力和流量波形，其裝置如圖2所示。圖像采集使用的是OLYMPUS i-SPEED LT高速攝像機(jī)，采集速率為500幀/s，分辨率為800×600；圖像處理環(huán)境為Windows 10操作系統(tǒng)與MATLAB R2016b軟件平臺(tái)。實(shí)驗(yàn)測(cè)試的人工心臟瓣膜由上海微創(chuàng)醫(yī)療器械(集團(tuán))有限公司研發(fā)提供。

圖2 血液循環(huán)體外模擬裝置

1.2 圖像預(yù)處理

工心臟瓣膜開閉速度較快，同時(shí)受攝像機(jī)分辨率及光源照射等因素的影響，攝入的圖像存在幾何畸變、邊緣模糊、圖像亮度分布不勻等問(wèn)題，影響有效開口面積的計(jì)算。通過(guò)圖像的預(yù)處理可以消除無(wú)關(guān)信息，突出環(huán)境背景下的特征參數(shù)，增強(qiáng)目標(biāo)信息的可識(shí)別性，有效降低了識(shí)別算法的復(fù)雜度。

1.2.1 圖像灰度化

圖像灰度化處理是將三通道的RGB轉(zhuǎn)化為一通道的灰度圖，灰度變化范圍縮減為0～28，大大減少圖像信息數(shù)據(jù)量，更好的凸顯圖像形態(tài)學(xué)特性。針對(duì)人工心臟瓣膜拍攝的圖片特性，采用加權(quán)平均灰度法對(duì)圖像進(jìn)行處理，具有比較好的適應(yīng)性。

1.2.2 形態(tài)學(xué)處理

形態(tài)學(xué)圖像處理是利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)從給定圖像中提取目標(biāo)有用圖像分量。其基本的運(yùn)算包括：腐蝕、膨脹、開運(yùn)算、閉運(yùn)算、頂帽操作、擊中或擊不中變化等。

在灰度級(jí)圖像中，腐蝕和膨脹是利用結(jié)構(gòu)元原點(diǎn)，在每個(gè)像素位置上與灰度級(jí)圖像重合區(qū)域進(jìn)行“最小值”、“最大值”運(yùn)算，最后的運(yùn)算效果取決于結(jié)構(gòu)元大小內(nèi)容以及運(yùn)算性質(zhì)。

灰度級(jí)圖像的開操作，先利用結(jié)構(gòu)元進(jìn)行腐蝕，隨后對(duì)所得結(jié)果膨脹操作，灰度級(jí)圖像的閉操作則與之相反。開操作可以平滑圖像輪廓，斷開較窄的區(qū)域，消除細(xì)小的孤島和突刺。閉操作操作可以平滑圖像輪廓，融合狹窄的間斷和細(xì)長(zhǎng)的溝壑，消除小孔，填補(bǔ)斷裂。

原始目標(biāo)灰度級(jí)圖像中包括開口陰影、鈦合金金屬支架、人工瓣膜、瓣膜安裝橡膠圈以及其他結(jié)構(gòu)，如圖3所示。其中，鈦合金金屬支架與開口陰影部分有部分重合且灰度級(jí)相近，直接使用圖像分割不能達(dá)到預(yù)期的分割效果。

圖3 原始灰度級(jí)圖像

采用形態(tài)學(xué)閉操作，對(duì)原始目標(biāo)灰度級(jí)圖像進(jìn)行處理，結(jié)構(gòu)元選擇半徑為7的平面圓盤形的結(jié)構(gòu)元素，如圖4所示。經(jīng)過(guò)閉運(yùn)算處理之后，亮部細(xì)節(jié)和背景未受影響，暗部特征明顯削弱，鈦合金金屬支架能夠成功的從原始目標(biāo)灰度級(jí)圖像消除。

圖4 形態(tài)學(xué)閉操作圖像

經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)閉操作之后，開口陰影部分仍然存在一些亮部噪點(diǎn)沒(méi)有消除，繼而采用形態(tài)學(xué)開操作，結(jié)構(gòu)元選擇半徑為7的平面圓盤形的結(jié)構(gòu)元素，如圖5所示。

經(jīng)過(guò)灰度級(jí)圖像的閉操作和開操作，在保留開口陰影部分的同時(shí)，鈦合金金屬支架和開口陰影部分的亮部噪點(diǎn)可以從原始目標(biāo)灰度級(jí)圖像去除。

1.3 區(qū)域生長(zhǎng)圖像分割

1.3.1 算法描述

圖像分割一般是基于灰度值的二個(gè)基本性質(zhì)：不連續(xù)性和相似性。不連續(xù)性是基于灰度突變來(lái)分割圖像，比如圖像的邊緣；相似性是根據(jù)預(yù)定的準(zhǔn)則分割圖像相似區(qū)域[1-2]。區(qū)域生長(zhǎng)算法就是基于灰度值的相似性，根據(jù)預(yù)先定義的生長(zhǎng)準(zhǔn)則，將像素或子區(qū)域組分割合成為更大區(qū)域的過(guò)程[3]。分割后的同一區(qū)域中的像素具有相同的灰度級(jí)，兩鄰接區(qū)域的灰度值不同。

圖5 形態(tài)學(xué)開操作圖像

1.3.2 算法思路

區(qū)域生長(zhǎng)算法主要包括區(qū)域生長(zhǎng)點(diǎn)的選擇、區(qū)域生長(zhǎng)準(zhǔn)則的確定以及終止生長(zhǎng)規(guī)則的確定。

生長(zhǎng)種子點(diǎn)可以基于問(wèn)題的性質(zhì)選擇一組或者多組。傳統(tǒng)的區(qū)域生長(zhǎng)算法在選擇種子點(diǎn)時(shí)，需要人為針對(duì)不同的圖像情況設(shè)置不同位置的種子點(diǎn)，增加測(cè)試人員的工作量，降低了檢測(cè)效率[4-5]。本文結(jié)合人工心臟瓣膜圖像特性，可以自動(dòng)選擇種子點(diǎn)進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)計(jì)算。

通過(guò)觀察，首先在圖像固定處建立4×4的搜索窗格，遍歷其中的所有元素，依次獲取其灰度值，當(dāng)有像素點(diǎn)滿足作為種子點(diǎn)的灰度要求，選擇該點(diǎn)作為區(qū)域生長(zhǎng)種子點(diǎn)[6]；若該搜索窗格中沒(méi)有滿足作為種子點(diǎn)的像素點(diǎn)，則搜索窗格向上平移四個(gè)像素位置至①處，依照第一次搜索窗格方法進(jìn)行種子點(diǎn)獲?。黄浯嗡阉鞔案衿揭浦立?、③、④處，直至搜索窗格內(nèi)有像素點(diǎn)滿足作為種子點(diǎn)的灰度要求的像素點(diǎn)；若五個(gè)位置搜索窗格都沒(méi)有符合要求像素點(diǎn)，則說(shuō)明該時(shí)刻人工心臟瓣膜處于閉合狀態(tài)，開口面積為0，如圖6和圖7所示。

區(qū)域生長(zhǎng)準(zhǔn)則以像素值的相近程度即相似性為判斷標(biāo)準(zhǔn)，可基于區(qū)域的灰度范圍、基于區(qū)域形狀或性質(zhì)、基于區(qū)域內(nèi)灰度分布統(tǒng)計(jì)。開口陰影與瓣膜有明顯的灰度差，因此設(shè)置一定的區(qū)域的灰度范圍為相似標(biāo)準(zhǔn)來(lái)確定有效開口陰影區(qū)域生長(zhǎng)準(zhǔn)則。

當(dāng)不再有像素滿足加入?yún)^(qū)域生長(zhǎng)準(zhǔn)則時(shí)，區(qū)域生長(zhǎng)就會(huì)停止。這就是終止生長(zhǎng)規(guī)則的確定，代表著區(qū)域生長(zhǎng)結(jié)束。

具體算法流程如圖8所示，區(qū)域生長(zhǎng)算法如圖9所示。

圖6 像素坐標(biāo)系表示

圖7 搜索窗格建立

圖8 區(qū)域生長(zhǎng)算法流程

圖9 區(qū)域生長(zhǎng)算法結(jié)果

2 結(jié)果與分析

經(jīng)過(guò)圖像處理以及區(qū)域生長(zhǎng)算法分割后的人工心臟瓣膜開口二值化圖像可以方便地求出心臟瓣膜開口陰影部分的像素點(diǎn)數(shù)。通過(guò)提前對(duì)相機(jī)的標(biāo)定處理，可以求出實(shí)際情況下每一個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的面積[7-8]。人工心臟瓣膜的實(shí)際開口面積計(jì)算公式(1)為：

SEOA=S1×pixels.

(1)

其中，SEOA為人工心臟瓣膜開口面積；S1為單個(gè)像素的對(duì)應(yīng)的實(shí)際面積；pixels為心臟瓣膜開口陰影部分的像素點(diǎn)數(shù)。

在一個(gè)心動(dòng)周期0.85 s中，每0.1 s對(duì)人工心臟瓣膜開口面積進(jìn)行計(jì)算，見表1。

表1 不同時(shí)刻瓣膜開口面積

通過(guò)分析可得，區(qū)域生長(zhǎng)算法可以準(zhǔn)確計(jì)算人工心臟瓣膜有效開口面積。結(jié)合心臟運(yùn)動(dòng)規(guī)律來(lái)看，此人工心臟瓣膜在一個(gè)心動(dòng)周期運(yùn)動(dòng)過(guò)程0.3 s時(shí)，達(dá)到最大開有面積0.82 mm2，超過(guò)此規(guī)模人工心臟瓣膜有效開口面積的參考標(biāo)準(zhǔn)0.7 cm2。進(jìn)一步通過(guò)計(jì)算出的有效開口面積，可以分析與流量、跨瓣壓差的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

3 結(jié)束語(yǔ)

為了能夠精確、完整地分割出心臟瓣膜開口陰影部分，本文利用區(qū)域生長(zhǎng)算法，準(zhǔn)確計(jì)算出人工心臟瓣膜開口陰影部分的像素個(gè)數(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)有效開口面積的計(jì)算；通過(guò)建立搜索窗格，實(shí)現(xiàn)了種子生長(zhǎng)點(diǎn)的自動(dòng)設(shè)置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于自動(dòng)種子點(diǎn)設(shè)置的區(qū)域生長(zhǎng)算法對(duì)人工心臟瓣膜有效開口面積測(cè)量有很好的適應(yīng)性，相較于人工分割方法，效率和自動(dòng)化程度有著顯著的提高。