血管的检测方法、超声设备以及计算机可读存储介质与流程

1.本技术涉及血管图像分析技术领域，特别是涉及一种血管的检测方法、超声设备以及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.在现代医学技术领域中，血管图像技术能够帮助医生了解病人的血管状态。随着年龄的上升，血管出现问题的概率会越来越高，而血管狭窄是其中一个非常普遍的问题。
3.现有技术基本是医生根据经验，人工判断超声图像中血管狭窄区域，这种血管狭窄判断方式存在主观性，且依赖于医生的经验，判断结果存在不准确性和不稳定性。


技术实现要素：

4.本技术主要提供一种血管的检测方法、超声设备以及计算机可读存储介质，能够自动对超声图像中的血管进行狭窄分析。
5.为解决上述技术问题，本技术采用的一个技术方案是：提供一种血管的检测方法。该方法包括：确定超声图像的目标血管区域。获取目标血管区域对应的最大血管直径和最小血管直径。根据最大血管直径和最小血管直径，确定目标血管区域的血管狭窄比。
6.其中，获取目标血管区域对应的最大血管直径和最小血管直径，包括：基于目标血管区域的两条边缘线，确定目标血管区域的方向参考线。确定与方向参考线垂直的多个血管直径。从多个血管直径中确定最大血管直径和最小血管直径。
7.其中，基于目标血管区域的两条边缘线，确定目标血管区域的方向参考线，包括：分别对目标血管区域的两条边缘线进行采样，得到若干组边缘点对，其中，每组边缘点对包括每条边缘线的上的一个对应采样点。利用每组边缘点对的中心点，生成目标血管区域的方向参考线。
8.其中，确定与方向参考线垂直的多个血管直径，包括：对方向参考线进行采样，得到若干个参考点。确定分别经过若干个参考点且垂直方向参考线的多个直径线，并将多个直径线的长度作为多个血管直径，直径线的两端位于目标血管区域的两条边缘线上。
9.其中，基于目标血管区域的两条边缘线，确定目标血管区域的方向参考线，包括：基于目标血管区域的两条管腔内膜边界，确定目标血管区域的方向参考线。
10.其中，该血管的检测方法还包括：对超声图像进行二值化处理，以得到对应的二值化图像。对二值化图像进行形态学处理。获取二值化图像的最大连通区域。
11.其中，最大连通区域内像素点的灰度值大于设定灰度阈值。根据最大连通区域确定管腔内膜边界。
12.其中，根据最大血管直径和最小血管直径，确定目标血管区域的血管狭窄比，包括：将最大血管直径与最小血管直径差值的绝对值作为第一分量，将最大血管直径作为第二分量，计算第一分量和第二分量的比值作为血管狭窄比。
13.其中，确定超声图像的目标血管区域包括：在超声图像中生成第一标记线。响应于
用户对第一标记线的拖动操作，以确定第一标记线的位置。在超声图像中生成第二标记线。响应于用户对第二标记线的拖动操作，以确定第二标记线的位置。基于第一标记线和第二标记线，确定目标血管区域。
14.为解决上述技术问题，本技术采用的又一个技术方案是，提供一种超声设备，该超声设备包括：存储器，用于存储计算机程序。处理器，用于执行计算机程序以实现上述血管检测方法的步骤。
15.为解决上述技术问题，本技术采用的另一个技术方案是，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述血管检测方法的步骤。
16.本技术的有益效果是：区别于现有技术的情况，本技术提供的血管检测方法，首先通过确定用户想要对超声图像进行血管狭窄检测的目标血管区域，进而根据该目标血管区域的最大血管直径和最小血管直径，计算与该目标血管区域对应的血管狭窄比。一方面，能够自动对目标血管区域进行血管狭窄分析，无需人工辨别血管狭窄情况，省时省力。另一方面，本技术方案根据目标血管区域的最大血管直径和最小血管直径，能够计算目标血管区域的血管狭窄比，因此能够对超声图像进行血管狭窄定量分析。
附图说明
17.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，其中：
18.图1是本技术提供的血管检测方法第一实施例的流程示意图；
19.图2是本技术血管检测方法第一实施例中获取目标血管区域的一示意图；
20.图3是图1所示的血管检测方法中步骤s200一具体流程示意图；
21.图4是图3所示的血管检测方法中步骤s210一具体流程示意图；
22.图5是图3所示的血管检测方法中步骤s220一具体流程示意图；
23.图6是本技术提供的血管检测方法第二实施例的流程示意图；
24.图7是本实施例血管狭窄检测方法第二实施例的超声图像区域识别结果的一示意图；
25.图8是本技术血管检测方法第二实施例中获取目标血管区域的一示意图；
26.图9是本技术提供的超声设备一实施例的示意图；
27.图10是本技术提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。
具体实施方式
28.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
29.本技术实施例中的术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第
二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本技术的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
30.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
31.本技术的发明人经长期研究发现，一般地，现有的检测血管狭窄发方法仅仅是对血管狭窄的位置进行定位，而很少对血管狭窄的具体程度做出判断。而如果不能对血管狭窄的具体程度做出准确的判断，可能会造成严重的误判后果。因此，本技术发明人提出一种利用血管直径定量检测超声图像的血管狭窄具体情况的方法。
32.请结合参阅图1和图2，图1是本技术提供的血管检测方法第一实施例的流程示意图。图2是本技术血管检测方法第一实施例中获取目标血管区域的一示意图。
33.本实施例中，血管检测方法包括以下步骤：
34.s100：确定超声图像的目标血管区域。
35.请参阅图2，图2中左图为超声图像，右图为确定了目标血管区域的超声图像。在一个具体实施方式中，用户可以通过以下方式确定超声图像的目标血管区域。
36.在超声图像中生成第一标记线1。响应于用户对第一标记线1的拖动操作，以确定第一标记线1的位置。在超声图像中生成第二标记线2。响应于用户对第二标记线2的拖动操作，以确定第二标记线2的位置。基于第一标记线1和第二标记线2，确定目标区域。
37.可选地，该第一标记线1和第二标记线2为具有相同长度的线段。例如，第一标记线1和第二标记线2的长度等于超声图像最大血管直径的两倍。
38.可选地，用户可通过外部设备，例如鼠标在显示界面在对第一标记线1和第二标记线2进行选定和拖动，以拖动第一标记线1和第二标记线2。显示屏也可以是触摸屏，用户可以直接通过直接触摸显示屏，以在显示界面在对第一标记线1和第二标记线2进行选定和拖动，以移动第一标记线1和第二标记线2。
39.第一标记线1和第二标记线2的中心点带有特定标识。用户在拖动第一标记线1以确定第一标记线1的位置以及拖动第二标记线2时以确定第二标记线2的位置时，将该第一标记线1和第二标记线2的带有标识的中心点拖动至其对应位置的血管腔内，因此，第一标记线1和第二标记线2之间的血管区域即为用户欲对其进行血管狭窄分析的区域。
40.优选的，可在超声图像中生成多对标记线，并拖动每对标记线以确定每对标记线的位置，进而确定多个待检测的目标血管区域。最终实现对超声图像中的多个目标血管区域进行血管狭窄分析的目的，例如生成两对标记线，以确定两个目标血管区域，生成5对标记线，以确定五个目标血管区域。
41.s200:获取目标血管区域对应的最大血管直径和最小血管直径。
42.请结合参阅图3和图4，图3是图1所示的血管检测方法中步骤s200一具体流程示意图；图4是图3所示的血管检测方法中步骤s210一具体流程示意图。
43.可选地，步骤s200可包括以下步骤：
44.s210：获取血管区域的两条管腔内膜边界。
45.可选地，步骤s210可包括以下步骤：
46.s2101：对超声图像进行二值化处理，以得到对应的二值化图像。
47.可选地，利用数字图像处理技术从超声图像中获取内中膜的管腔内膜边界lii。本步骤所利用的数字图像处理技术包括但不限于阈值方法、形态学方法和寻找最大连通区域方法中的一种或若干种组合。
48.由于脉管部分通常呈高回声，而血液呈低回声，因此可用上下阈值法对超声图像进行二值化处理，大致地将图像分为血管和血液。
49.s2102：对二值化图像进行形态学处理。
50.具体地，对二值化图像进行形态学处理以去除毛刺，该形态学处理为开运算。
51.lii一般比较平坦、光滑，但由于噪声的影响，二值化图像中内膜表面附近可能会有些小的毛刺，因此需要对二值化图像进行形态学的开运算，即先腐蚀后膨胀，以达到消除小毛刺、在纤细点处分离物体、平滑较大物体边界的同时不明显改变其面积的目的。
52.s2103：获取二值化图像的最大连通区域。
53.其中，最大连通区域内像素点的灰度值大于设定灰度阈值，例如，最大连通区域内像素点的灰度值为255。
54.经过形态学后处理后，二值化图像包含内膜、中膜、外膜以及噪声。由于噪声离散分布在血管中，因此利用图像的连通性将二值化图像的白色区域分为不同的连通区域。根据解剖知识可知，内外膜区域在白色区域中占主体地位，因此可利用寻找包含最大面积的连通区域来获得内外膜的整体区域，以生成新的二值化图像。在新的二值化图像中，最大连通区域内像素的灰度值为255，其余像素的灰度值为0。
55.s2104：根据最大连通区域确定管腔内膜边界。
56.具体地，通过扫描最大连通区域获取lii。
57.在新的二值化图像中，黑色区域为血管区域，白色区域为内外膜整体区域，它们之间的分界线为lii边界。对该新的二值图像进行纵向线扫描，即将图像分成列，从每列的第一个像素点出发，向下搜索扫描直至遇到灰度值为255的像素点为止，记录该像素点，并将其作为lii上的轮廓点，最终获取完整的lii。
58.s220：基于目标血管区域的两条管腔内膜边界，确定目标血管区域的方向参考线。
59.请参阅图5，图5是图3所示的血管检测方法中步骤s220一具体流程示意图。
60.可选的，步骤s220可包括以下步骤：
61.s2201:分别对目标血管区域的两条管腔内膜边界进行采样，得到若干组管腔内膜边界点对，其中，每组管腔内膜边界点对包括每条管腔内膜边界的上的一个对应采样点。
62.其中，每组管腔内膜边界点对包括每条管腔内膜边界的上的一个对应采样点。
63.可选地，可建立空间坐标系，其中x轴沿目标血管区域的长度方向延伸，y轴垂直于x轴，并可将两条管腔内膜边界上x轴坐标相同的两个采样点作为一组管腔内膜边界点对。
64.s2202:利用每组管腔内膜边界点对的中心点，生成目标血管区域的方向参考线。
65.可选地，在得到每组管腔内膜边界点对的中心点后，利用最小二乘法以及所有中心点的坐标，进行直线拟合可得到一条拟合直线，即可生成目标血管区域的方向参考线。
66.s230：确定与方向参考线垂直的多个血管直径。具体地，步骤s230可包括以下具体步骤：
67.s2301：对方向参考线进行采样，得到若干个参考点。
68.可选地，在方向参考线上均匀采集参考点，例如在方向参考线的每个像素点处，对应获取一个参考点。
69.可选地，在方向参考线频繁发生波动处，更加密集地采集参考点例如每半个像素获取一个参考点。在方向参考线平缓无波动处，更加稀疏地采集参考点，例如每隔一个像素获取一个参考点。
70.可选地，参考点可以是响应于用户在显示界面上的点击操作，将用户的点击位置作为超声图像中的参考点，用户的点击多个位置之间的距离可以是相等或不等的。
71.在其他实施方式中，参考点也可以是自动生成的，每相邻两个参考点之间的距离可以是预设距离值，根据目标血管区域和预设距离值可以在方向参考线上生成一个或多个间隔距离相等的参考点。
72.s2302：确定分别经过若干个参考点且垂直方向参考线的多个直径线，并将多个直径线的长度作为多个血管直径。
73.具体地，每条直径线的两端位于目标血管区域的两条管腔内膜边界上。
74.s240：从多个血管直径中确定最大血管直径和最小血管直径。
75.通过利用每组管腔内膜边界点对的中心点，生成目标血管区域的方向参考线，并确定经过参考点且垂直方向参考线的直径线，并将直径线的长度作为经过参考点的血管直径，能够使得所获得的直径线尽量垂直于两条边缘线，从而能够提高血管直径的检测准确度。
76.s300：根据最大血管直径和最小血管直径，确定目标血管区域的血管狭窄比。
77.具体地，将最大血管直径与最小血管直径差值的绝对值作为第一分量，将最大血管直径作为第二分量，计算第一分量和第二分量的比值作为血管狭窄比，也即利用以下公式获取目标血管区域的血管狭窄比：
[0078][0079]
本实施例提供的血管检测方法还可包括：
[0080]
在显示界面上显示超声图像。
[0081]
执行本方法的电子设备可包括显示屏，从而可在显示屏的显示界面上显示超声图像。显示屏可以是触摸屏。
[0082]
可选地，在步骤s300之后，还包括：
[0083]
在显示界面显示目标血管区域对应的血管狭窄比。
[0084]
本实施例提供的血管检测方法，首先基于血管两侧的管腔内膜边界，测得目标血管区域的最大血管直径和最小血管直径，然后基于最大血管直径和最小血管直径，计算得到目标血管区域的狭窄比。因此，本实施例的血管检测方法一方面能够能够自动检测目标血管区域的血管狭窄比，省时省力；另一方面还能够进一步定量分析目标血管区域的狭窄比，提高血管狭窄分析的精确度。
[0085]
请参阅图6，图6是本技术提供的血管检测方法第二实施例的流程示意图。
[0086]
值得注意的是，本实施例是基于本技术提供的血管检测方法是在第一实施例的基础上做出的改进，具体为步骤s200关于获取目标血管区域对应的最大血管直径和最小血管直径方法的改进，其他步骤均可参照第一实施例，在此不再赘述。
[0087]
在本实施例中，考虑到血管可能没有管腔内膜边界的情况。例如，静脉血管没有管腔内膜边界。在这种情况下，可基于血管分割模型获取目标血管区域的最大血管直径和最小血管直径。
[0088]
s10：采用预设血管分割模型对超声图像进行血管分割处理，以确定超声图像中的血管区域。
[0089]
识别出超声图像中的至少一个血管区域的位置，本质上即为图像分割。图像分割领域不同于单纯的图像分类任务，任务一般要求不仅输出图像的类别，还要包括类别图像的位置。为了得到区域识别结果(区域识别结果包含超声图像中至少一个血管区域的位置)，一种方式是可根据像素点周围的像素来对该像素进行分类，即基于滑动窗的神经网络(这种网络以像素为单位对图片进行分类)，这种网络要对图像中的每个小块(patch)各训练一次，计算量较大，且冗余性较高(每个patch之间都有相关的像素)。
[0090]
与此相比，以图片为整体来进行图片分类分割计算量就小一些，因此，可选地，本实施例的区域识别网络可为u-net神经网络。
[0091]
u-net采用的是一个包含下采样和上采样的网络结构。下采样用来逐渐展现环境信息，而上采样的过程是结合下采样各层信息和上采样的输入信息来还原细节信息，并且逐步还原图像准确度。
[0092]
可选地，超声图像的区域识别结果为超声图像对应的二值图。
[0093]
其中，在二值图中，对应血管区域的像素值与其他位置的像素值不同。
[0094]
请结合参阅图7，图7是本实施例血管狭窄检测方法第二实施例的超声图像区域识别结果的一示意图。图7中左图所示为包含血管区域的超声图像，图3中右图所示为左图所对应的二值图。
[0095]
二值图像是指在图像中，灰度等级只有两种，也就是说，图像中的任何像素点的灰度值均为两种灰度值，例如为0或者255，分别代表黑色和白色。
[0096]
如图7所示，本实施例中，可使得血管区域的像素值为255，其他位置的像素值为0，以分割出血管区域。
[0097]
可以理解，图7中所示的超声图仅包含一个血管区域，实际上，一个超声图中也可以包含多个血管区域。
[0098]
s20：确定超声图像的目标血管区域。可选地，基于步骤s10得到的超声图像所对应的二值化图像，对该二值化图像确定目标血管区域。
[0099]
参阅图8，图8是本技术血管检测方法第二实施例中获取目标血管区域的一示意图。图8中左图为超声图像所对应的二值化图像，右图为确定了目标血管区域的二值化图像。
[0100]
在超声图像所对应的二值化图像中生成第三标记线3。响应于用户对第三标记线3的拖动操作，以确定第三标记线3的位置。在超声图像所对应的二值化图像中生成第四标记线4。响应于用户对第四标记线4的拖动操作，以确定第四标记线4的位置。基于第三标记线3和第四标记线4，确定目标血管区域。也即，将位于第三标记线3和第四标记线4之间的目标
血管区域确定为目标血管区域。
[0101]
s30:获取目标血管区域对应的最大血管直径和最小血管直径。
[0102]
具体地，步骤s30可包括以下步骤：
[0103]
s31:基于目标血管区域的两条边缘线，确定目标血管区域的方向参考线，步骤s31可包括以下步骤：
[0104]
s311:分别对目标血管区域的两条边缘线进行采样，得到若干组边缘点对，其中，每组边缘点对包括每条边缘线的上的一个对应采样点。
[0105]
s312:利用每组边缘点对的中心点，生成目标血管区域的方向参考线。
[0106]
s32：确定与方向参考线垂直的多个血管直径。具体地，步骤s32可包括以下具体步骤：
[0107]
s321：对方向参考线进行采样，得到若干个参考点。
[0108]
可选地，在方向参考线上均匀采集参考点，例如在方向参考线的每个像素点处，对应获取一个参考点。
[0109]
可选地，在方向参考线频繁发生波动处，更加密集地采集参考点例如每半个像素获取一个参考点。在方向参考线平缓无波动处，更加稀疏地采集参考点，例如每隔一个像素获取一个参考点。
[0110]
s322：确定分别经过若干个参考点且垂直方向参考线的多个直径线，并将多个直径线的长度作为多个血管直径。
[0111]
具体地，每条直径线的两端位于目标血管区域的两条边缘线上。
[0112]
s33：从多个血管直径中确定最大血管直径和最小血管直径。
[0113]
s40：根据最大血管直径和最小血管直径，确定目标血管区域的血管狭窄比。
[0114]
本实施例考虑到某些血管区域不存在管腔内膜边界的情况，在基于管腔内膜边界确定的血管狭窄比出现异常值时，基于血管分割得到的两条血管边缘线，重新计算目标血管区域的血管狭窄比，因此能够及时校准明显不合理的血管狭窄比。
[0115]
另外，本技术方案还提供一种全自动检测血管狭窄的方法，当用户确定待检测血管狭窄的区域为整个超声图像的血管区域，或者用户在没有确定目标血管区域时，超声设备可设定默认的目标血管区域为整个超声图像的血管区域。
[0116]
此时，超声设备在整个超声图像的血管区域内获取最大血管直径和最小血管直径，并基于最大血管直径和最小血管直径，计算相对于整个血管区域的血管狭窄比。
[0117]
在一个具体实施方式中，用户通过触摸或按压超声设备的交互接口，进而输入进行血管狭窄检测的命令，此时超声设备可响应该命令，并对超声图像进行血管狭窄定量分析。
[0118]
本实施例关于全自动检测血管区域的血管狭窄方法是基于本技术血管狭窄检测方法第一实施例或第二实施例的，因此本实施例与第一实施例或第二实施例相同的步骤不再赘述。
[0119]
本实施例的全自动检测血管狭窄情况的方法，能够更加方便快捷的找出整个血管区域最狭窄的血管段，并且精确检测出血管狭窄比。
[0120]
参阅图9，图9是本技术提供的超声设备一实施例的示意图。
[0121]
该超声设备100包括：存储器120，用于存储计算机程序。处理器110，用于执行计算
机程序以实现上述血管检测方法的步骤。
[0122]
在一种实施方式中，超声设备100可为超声诊断仪，超声诊断仪可用于检测超声图像中的血管狭窄比。
[0123]
可选地，超声诊断仪还可包括探头，以获取人体或动物体的超声图像，从而实时检测所获取的超声图像的血管狭窄情况。
[0124]
其中，处理器110还可以称为cpu(central processing unit，中央处理单元)。处理器110可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器110还可以是通用处理器110、数字信号处理器110(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器110可以是微处理器110或者该处理器110也可以是任何常规的处理器110等。
[0125]
参阅图10，图10是本技术提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。
[0126]
该计算机可读存储介质200存储有计算机程序210，该计算机程序210被处理器执行时实现上述血管检测方法的步骤。
[0127]
可以理解的，本实施例中的计算机可读存储介质200可以应用于服务器，其具体的实施可以参考上述实施例，这里不再赘述。
[0128]
在本技术所提供的几个实施方式中，应该理解到，所揭露的方法以及设备，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
[0129]
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。
[0130]
另外，在本技术各个实施方式中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0131]
上述其他实施方式中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本技术各个实施方式方法的全部或部分s。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0132]
本技术方案提供的血管狭窄检测方法，首先通过确定用户想要对超声图像进行血管狭窄检测的目标血管区域，进而根据该目标血管区域的最大血管直径和最小血管直径，计算与该目标血管区域对应的血管狭窄比。一方面，能够自动对目标血管区域进行血管狭窄分析，无需人工辨别血管狭窄情况，省时省力。另一方面，本技术方案根据目标血管区域的最大血管直径和最小血管直径，能够计算目标血管区域的血管狭窄比，因此能够对超声
图像进行血管狭窄定量分析。另外，本技术方案还能够通过在超声图像中确定多个内中膜区域，进而对多个内中膜区域进行血管狭窄分析。
[0133]
以上仅为本技术的实施方式，并非因此限制本技术的专利范围，凡是利用本技术说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本技术的专利保护范围内。