1、胎肺成熟度估計是產前診斷的重要組成部分,圍產期肺部發(fā)育不成熟造成的新生兒死亡率高達70％。臨床采用的肺成熟度估計方法需羊水穿刺,對母體和胎兒均有一定傷害。超聲檢查具有非侵入性的優(yōu)點,通過胎兒肺部超聲圖像分析來評估胎肺的發(fā)育情況是對傳統(tǒng)方法的改進,具有重要的臨床意義。
　　基于超聲圖像的胎肺成熟度估計包含兩大方面的研究內容:胎肺截面積和體積的測定,以及能反映胎肺成熟的紋理參數的提取。對于胎肺面積和體積的測定,相關工作分別基于二維和三

2、維的超聲圖像,其中最重要的胎肺輪廓提取目前由有經驗的醫(yī)師手動勾勒完成。為了進一步提高測量精度,增加操作的可重復性,同時降低醫(yī)師的工作強度,需要對胎肺圖像的自動分割方法進行研究。對于胎肺成熟度紋理參數的提取主要基于二維超聲圖像,已有研究提取的參數與孕周的相關性不高,無法定量描述胎肺的發(fā)育情況,因此有必要尋找能更能表征胎肺發(fā)育情況的新的特征參數,并在此基礎上建立準確預測胎肺發(fā)育程度的模型。
　　本論文圍繞胎肺輪廓提取和胎肺成熟度紋理參

3、數提取這兩個問題,以胎肺超聲圖像為研究對象,提出橢圓識別、邊緣檢測、超聲圖像分割和特征提取的新方法。具體的研究內容有:
　　1、針對現有的橢圓檢測算法在有遮擋、多目標的情況下穩(wěn)定性差、精度低的缺點,提出了基于凸性連通分支搜索的多橢圓檢測算法。一方面通過凸性連通分支搜索,充分利用邊緣的整體特性;另一方面通過對各曲線段的獨特性判斷,充分利用圖像邊緣的細節(jié)特性,很好地解決了多個橢圓和存在破損、遮擋情況的橢圓檢測問題。
　　2、針對

4、傳統(tǒng)邊緣檢測算子僅使用像素間灰度差信息和對噪聲敏感的不足,提出基于鄰域紋理的邊緣檢測方法,利用鄰域像素在空間和灰度的分布對像素是否屬于邊緣進行描述,實現胎肺超聲圖像的組織邊緣檢測,具有比傳統(tǒng)方法更好的性能。
　　3、針對胎肺超聲圖像的切面包含多個組織器官且超聲圖像的胎肺區(qū)域存在陰影的特點,提出胎肺輪廓的半自動提取方法:分別提取胸腔、心腔和脊柱的輪廓,通過胸腔內部去除心腔和脊柱的方法來獲取完整的胎肺輪廓。實驗表明:這種半自動方法對面

5、積測量的結果與手動測量結果的相關性可以達到0.98(p＜0.001)。
　　4、為去除超聲圖像胎肺區(qū)域存在的陰影對紋理特征提取及后續(xù)分析引入的誤差,提出基于小波紋理參數的K均值聚類算法,可以自動地獲取用來提取紋理特征的肺感興趣區(qū)域。
　　5、為了準確評估胎肺的發(fā)育情況,設計并提取了胎肺影像在灰度分布、尺度結構和紋理能量三方面的特征。首先,通過分類器設計對能夠表征肺成熟的參數進行篩選并對胎肺是否成熟作出判斷,實驗表明:在Fis

6、her線性判別、支撐向量機和Adaboost三種分類器中,支撐向量機的分類性能最好,其在留一法測試集上的特異性、敏感性和準確率分別達到:96.3％,73.3％和84.8％,較其它文獻報道的分類性能有所提高,說明了本論文提取特征的有效性。接下來通過支撐向量回歸技術篩選出孕周依賴性參數,并建立胎肺發(fā)育程度的預測模型,經實驗本論文對測試集的預測孕周與實際孕周的相關性系數為0.90(p＜0.001)。
　　6、對基于三維超聲圖像的胎肺體積