• 1. 云南大学 信息学院 电子工程系(昆明 650091);
  • 2. 昆明医科大学第三附属医院 超声科(昆明 650118);
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内、中膜厚度是临床上用于评价动脉粥样硬化发展程度的主要指标。目前,基于 B 超图像测量内、中膜厚度通常由专业医生手动标记内、中膜边界来实现,过程繁琐耗时,人为影响因素多。本文提出了一种基于高斯混合模型(GMM)的聚类灰度阈值法,以检测 B 超图像中颈动脉内、中膜厚度。首先基于 GMM 对颈动脉图像灰度聚类,然后用灰度阈值法检测血管壁内、中膜的分界,最后测量二者的厚度。与直接使用灰度阈值法的测量技术相比,颈动脉 B 超图像的聚类解决了内、中膜灰度边界模糊的问题,从而提高了灰度阈值法的稳定性与检测精度。本研究选取 120 例健康颈动脉临床试验数据,以两名专家分别手动精细测量 4 次的内、中膜厚度的均值作为参考值,最终研究结果显示,经 GMM 聚类后估计的内、中膜厚度的归一化均方根误差(NRMSE)分别为 0.104 7 ± 0.076 2 和 0.097 4 ± 0.068 3;与直接进行灰度阈值估计的结果相比,NRMSE 的均值分别减小 19.6% 和 22.4%,表明本文所提方法测量精度有所提高;标准差分别减小 17.0% 和 21.7%,表明所提方法稳定性增加。综上,本文方法有助于动脉粥样硬化等血管疾病的早期诊断和病程监测。