实时心肌声学造影冠心病定量分析关键技术问题研究及临床应用

实时心肌声学造影（RT-MCE）及基于RT-MCE的冠心病定量分析是超声心动图学的国际发展前沿，但MCE心脏超声序列图像弹性配准和MCE图像降噪两个关键技术问题目前已成为阻碍MCE确立其作为一种冠心病无创诊断新技术临床地位的根源。本课题将在较之小波变换性能更为优良的时频分析新技术S-变换分析技术框架下设计能够较为有效地抑制医学超声图像Speckle乘性噪声的方法以解决MCE图像降噪问题。本课题还将进一步改进以往研究中自主提出的一种自适应时空滤波方法并探讨其在解决MCE图像降噪问题上的应用价值。本课题将采用时空平滑性约束参数模型并设计新型最优化计算方法来实现MCE心脏超声序列图像的弹性配准。在上述研究基础上，本课题将进一步结合以往课题研究业已取得的成果研制具有自主知识产权的基于RT-MCE的冠心病定量分析系统并开展临床应用。

冠心病诊断新技术—实时心肌声学造影（RT MCE）作为一种能够无创和定量评估心肌微循环的新技术，正在从基础研究走向临床实践。但是，MCE图像降噪和心肌感兴趣区域（ROI）的自动跟踪两个关键技术问题，目前已成为阻碍基于RT MCE的冠心病定量分析技术确立其临床地位的根源。基于此，解决上述两个问题构成本项目的核心研究内容。本项目所完成的研究工作主要包括：（1）基于S变换理论的时频分析新技术－S变换分析技术融合了短时Fourier变换与小波变换的优点，有望成为多分辨率分析和非平稳随机信号处理强有力的新工具，我们系统、深入地研究了S变换理论，自主提出了一类基于二维S变换分析技术的阈值图像降噪方法，并应用该方法成功地解决了MCE图像降噪问题；（2）自适应时空滤波方法能够非常有效地抑制血管内超声（IVUS）序列图像的血液斑点噪声，并且算法简单、可实时处理。尤其是自适应时空滤波方法的基本思想同样适用于MCE序列图像的降噪。所以我们改进了该方法，使其能够有效地抑制MCE图像的噪声，并使其有望成为一种能够有效抑制各类医学超声序列图像斑点噪声的新方法；（3）医学超声图像的散斑模式反映了人体组织的局部特性，能够为准确的组织运动跟踪提供依据。所以，我们较为系统、深入地研究了医学超声图像的散斑跟踪技术，分别实现了块匹配和光流场两种散斑跟踪方法，并自主提出了自适应卡尔曼滤波更新参考块的块匹配散斑跟踪方法，它们都能够解决心肌ROI的自动跟踪问题，而引入了卡尔曼滤波技术的块匹配方法则有着更为出色的应用性能。（4）结合以往课题研究业已取得的成果，我们研制了基于RT MCE的冠心病定量分析系统，并开展了富有成效的临床应用研究。按照拟定的研究计划，本项目总体上如期、较好地达到了研究目标，这将有助于确立RT MCE作为一种冠心病无创诊断新技术的临床地位，并将有益于提高我国的冠心病临床诊治水平。