CN109303573B

CN109303573B - 一种根据b超检测中上彩血流图来计算孕早期胚胎胎心率的方法

Info

Publication number: CN109303573B
Application number: CN201811470324.6A
Authority: CN
Inventors: 张娟; 刘丽珏; 李喜红; 欧阳妍; 吴青青; 李仪; 林戈; 穆阳
Original assignee: Hunan Zixing Wisdom Medical Technology Co ltd
Current assignee: Hunan Zixing Wisdom Medical Technology Co ltd
Priority date: 2018-12-04
Filing date: 2018-12-04
Publication date: 2021-08-31
Anticipated expiration: 2038-12-04
Also published as: CN109303573A

Abstract

本发明提出了一种根据B超检查过程中胎心血流的变化来准确确定胎心的方法。该方法采用了一系列数据处理方法在显示了血流走向的B超图片上追踪并计算孕早期胚胎胎心率。详细来讲，该发明有五个主要步骤：读取原图并分割孕囊、提取孕囊中像素的坐标和RGB数值、根据RGB数值来提取代表胎心的像素数据并计算胎心面积、画出整个序列图片的胎心面积变化曲线和计算胎心率。胎心率计算结果的精确度，与医生测量结果相比，可高达96.5%。该方法具有标准化、可重复性、操作简易、准确率高且稳定以及对操作人员要求不高的优势。

Description

一种根据B超检测中上彩血流图来计算孕早期胚胎胎心率的方法

技术领域

本发明涉及一种根据B超检测过程中上彩的胎心血流图变化规律来计算孕早期胚胎胎心率的方法，属于图像处理领域。

技术背景：

胎心监测一直是孕产期判断胎儿状态的一个重要手段，而胎儿的胎心率多少又被用来作为判断胎儿是否正常发育的一个重要指标。

然而，医生在做B超检测过程中，通常是通过在监控得到的波形图上选取特定特征的两个周期来计算胎心率的。这个过程中，两个周期的起始是由操作的医生或者护士手动选取，因此会产生很大程度上的人为误差。而且每次选取都有随机性，同一个波形图在不同的操作员手上得到的结果也不同。该操作方法缺乏标准性和可重复性，人为误差大，对操作人员的经验和技术水平要求很高。

发明内容：

本发明包含几个部分：分割孕囊，提取孕囊中像素的数据，读取原图并读取在孕囊中像素的RGB数据，去除其他RGB干扰，计算胎心面积并画出整个图片序列的胎心面积变化曲线，低通滤波去噪，计算曲线上相邻峰值之间的距离，根据图片之间的时间间距和峰值之间的距离计算胎心率。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种根据B超检查过程中胎心血流的变化来准确确定胎心的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、转换视频文件为图片序列，并分割孕囊：

将胎心区域的连续视频转化为连续的图片序列；并且分割出孕囊区域缩小胎心的搜索范围；

步骤二、提取孕囊区域像素的坐标和RGB值信息：

分割出的孕囊区域是黑白的二值图，因此根据像素的灰度值，将图中像素灰度值不等于255的像素坐标提取出来；根据提取出来的所有像素的X轴坐标，找到每一个相同的X值对应那一列的像素的Y的取值范围；然后根据X和Y坐标的取值范围补齐所有孕囊中的像素，读取原图片序列并将补全以后孕囊对应区域中所有像素的RGB值提取出来；

步骤三、提取代表胎心的彩色像素并计算胎心面积：

跟据RGB值将代表血流的像素提取出来，然后通过R和/或B通道设置阈值thresholdR和/或thresholdB进行过滤，滤除低于阈值thresholdR和/或thresholdB的像素；其中hresholdR表示像素红色通道的亮度；thresholdB表示像素蓝色通道的亮度；过滤后的像素个数总和即为胎心面积；

步骤四、计算整个序列图片中每个图片的的胎心面积，画出胎心面积变化曲线；计算曲线上相邻波峰之间的距离D_m，并计算得到整个图片序列呈现的胎心率。

进一步的改进，包括如下步骤：所述胎心率的计算方法如下所示：

FHR表示胎心率；

表示图片序列的帧率；D_m表示相邻波峰之间的距离。

进一步的改进，所述步骤四中，先对序列图片中的每个图片进行去噪，滤除伪波峰。

进一步的改进，所述去噪的方法为设置阈值DIST_th，小于阈值DIST_th的波峰即为伪波峰。

进一步的改进，所述DIST_th为胎心面积变化曲线上相邻波峰之间的距离。

进一步的改进，所述thresholdR为180；thresholdB为170。

经过多个序列图片的测试，其结果证明该发明可以全自动完成从二维B超图片中检测出胚胎的胎心率的工作。与医生的测量结果相比较，该方法具有标准化、可重复性、操作简易、准确率高且稳定以及对操作人员要求不高的优势。

附图说明：

附图1：该发明的算法流程图；

附图2：一幅原始B超图像；

附图3：一幅孕囊分割后的B超图像；

附图4：根据像素的灰度值提取孕囊内坐标数据后的结果；

附图5：补全孕囊内所有像素后的图；

附图6：一幅根据RGB值将胎心提取出来的图像；

附图7：胎心所在区域像素的RGB值分布直方图；

附图:8：一幅去除了胎心以外的血流干扰后的图像；

附图9：计算得出的整个图片序列的胎心变化曲线图（原始图和低通滤波后的效果图）；

附图10：在胎心面积变化曲线上去噪并计算胎心率的示意图。

具体实施方式：

本发明的流程如附图1所示，通过以下五个部分的数据处理实现：

一、转换视频文件为图片序列，并分割孕囊

由于B超机输出的文件是.avi格式的视频，因此首先将胎心区域放大并用血流图上彩的部分连续视频转化为连续的图片序列（附图2）。由于绝大多数情况下，B超图上的胎心都显示在孕囊中间，因此我们分割出孕囊（如附图3）来缩小搜索范围。

二、准确提取孕囊中像素的坐标和RGB值信息

因为分割出来的孕囊是黑白的二值图，因此根据像素的灰度值将图中非白色（灰度值不等于255）的像素坐标提取出来。这一步，由于孕囊中存在一些灰度值等于255的像素并被上一步骤排除了（如附图4所示）。因此我们根据提取出来的所有X轴坐标，找到每一个相同的X值对应那一列的Y的取值范围。然后根据X和Y坐标的取值范围补齐所有孕囊中的像素，如附图5所示。最后，读取原图（附图2）并将补全以后孕囊中所有像素的RGB值提取出来。

三、准确提取代表胎心的彩色像素并计算胎心面积（像素个数总和）

根据仔细分析数据后发现，呈现灰色的像素RGB三个通道的数值是相等的，而上彩的代表血流的像素RGB的三个通道数值不相等。因此我们根据第2部分中得到的像素RGB数据，将代表血流（RGB三个通道的数值不相等）的像素提取出来（如附图6所示）。

但是从附图6中可以看见，提取出的数据除了包含有代表胎心的像素，还包含了大量的干扰噪音。经过再一次仔细分析胎心处和干扰处的像素的RGB值的取值范围，发现代表胎心的像素的R或B通道的数值高，而G通道的数值很低。而且干扰像素的RGB三个通道的数值都很低（细节如附图7所示）。根据这一个特征，该发明设定了两个阈值thresholdR和thresholdB来从胎心数据中排除掉彩色干扰像素。thresholdR和thresholdB的取值是根据附图7和图片中的实际取值范围决定。如此，我们便得到一个精确的胎心提取结果和面积（像素总和），如附图8所示。

四、计算整个序列图片的胎心面积，画出胎心面积变化曲线并采用低通滤波去噪

对整个图片序列中的每一张图重复第1部分到第3部分的操作，就可以得到这整个图片序列的胎心面积并画出胎心面积变化曲线。为了更准确的找到曲线的波峰波谷，该发明采用了Butterworth低通滤波来对胎心面积变化曲线去噪，结果如附图9所示。

五、计算曲线上相邻波峰之间的距离，并计算这个图片序列呈现的胎心率

根据步骤4得到的去噪后的胎心面积变化曲线，计算出相邻波峰之间的距离D_m（图片序号差值）。为了防止一些图片的质量不好导致一些伪波峰的存在，该发明又设定一个阈值DIST_th来排除胎心面积变化曲线上非极大值的伪波峰。如附图10所示，在去噪以后的波形图上算出D_m以后，就可以根据公式（1）计算出该组图片序列呈现出来的胎心率FHR，其单位是：次/分钟。

其中，

是图片序列的帧率。

为了更具体地阐述该发明，以一段将胎心区域放大并连续上彩的B超视频为例，详细的实施方式呈现如下。

1.首先将这段.avi格式的视频转换为连续的图片序列并分割出孕囊来减小计算区域，原图和分割处的孕囊结果分别如附图2和附图3所示。

2.根据孕囊结果图中的像素灰度值，提取出来所有灰度值小于255的像素，并输出其坐标。结果如附图4所示。

3.由于孕囊中仍然存在一些灰度值等于255的高亮像素，所以步骤2中分割出来的孕囊像素并不完整。这样可能会遗漏我们最终需要计算的胎心面积结果。因此，这一步骤，我们根据步骤2中得到的X和Y坐标的取值范围，补全附图4中所示的中空像素，结果如附图5所示。

4.读取B超原图，并提取补全的孕囊像素集对应坐标处的RGB数值。如之前所说，由于上彩后的胎心处像素显示为彩色，并且其RGB值的三个通道数值不相等。而灰色背景RGB的三个通道数值相等，我们提取出那些RGB值不相等的像素，结果如附图6所示。显然，提取出来的胎心结果里面包含了大量的彩色干扰像素。

5.画出胎心区域的RGB分布直方图（附图7），然后选定thresholdR=180，thresholdB=170，来排除掉那些彩色干扰像素，得到的结果如附图8所示。计算胎心面积（统计附图8中代表胎心的像素的个数总和）。在这一步骤去噪前后，胎心面积的对比结果如表1所示。数据结果显示，这一步骤极其显著地的提高了胎心面积的计算准确度。

表1

6.对整个图片序列重复步骤1-5，可以得到整个图片序列的胎心面积变化曲线（如附图9所示）。由于该曲线还存在一些噪音，所以采用Butterworth低通滤波对该曲线进行去噪。

7. 在完成的胎心面积变化曲线上求出相邻的两个波峰之间的距离D_m。由于孕早期胚胎的正常心跳区间大约为90-160次/分钟，且已知该组图片序列的fps是25Hz。因此去除伪波峰的阈值DIST_th根据公式（1）计算得：8-16。

8. 在去除了噪音之后的胎心面积曲线上，根据公式（1），该组图片序列的胎心率计算为111次/分钟。

该组图片序列，医生的胎心率测量结果为115次/分钟，而该算法的结果为111次/分钟。相对误差仅为3.5%。况且，医生的测量也是手动测量，对不同的患者，不同的检测次数以及不同的操作医生，其胎心率结果的偏差可以很大。然而该发明可以准确、标准化、可重复性的测量胎心率。并且算法全称全自动，操作方便简洁，将胎心检测标准化的优势显而易见。

Claims

1.一种根据B超检查过程中胎心血流的变化来准确确定胎心的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、转换视频文件为图片序列，并分割孕囊：

步骤二、提取孕囊区域像素的坐标和RGB值信息：

步骤三、提取代表胎心的彩色像素并计算胎心面积：

根据RGB值将代表血流的像素提取出来，然后通过R和/或B通道设置阈值thresholdR和/或thresholdB进行过滤，滤除低于阈值thresholdR和/或thresholdB的像素；其中thresholdR表示像素红色通道的亮度；thresholdB表示像素蓝色通道的亮度；过滤后的像素个数总和即为胎心面积；

步骤四、计算整个序列图片中每个图片的的胎心面积，画出胎心面积变化曲线；计算曲线上相邻波峰之间的距离D_m，并计算得到整个图片序列呈现的胎心率；所述胎心率的计算方法如下所示：

FHR表示胎心率；

表示图片序列的帧率；D_m表示胎心面积变化曲线上相邻波峰之间的距离。

2.如权利要求1所述的根据B超检查过程中胎心血流的变化来准确确定胎心的方法，其特征在于，所述步骤四中，先对序列图片中的每个图片进行去噪，滤除伪波峰。

3.如权利要求2所述的根据B超检查过程中胎心血流的变化来准确确定胎心的方法，其特征在于，所述去噪的方法为设置阈值DIST_th，小于阈值DIST_th的波峰即为伪波峰。

4.如权利要求3所述的根据B超检查过程中胎心血流的变化来准确确定胎心的方法，其特征在于，所述DIST_th为胎心面积变化曲线上相邻波峰之间的距离。

5.如权利要求4所述的根据B超检查过程中胎心血流的变化来准确确定胎心的方法，其特征在于，所述thresholdR为180；thresholdB为170。