随着我国老龄化人口比例的升高,心血管疾病的发病率也逐年提升,预防及早治疗对于心血管疾病的控制非常重要。超声诊断由于其成像实时性,无伤害无痛苦,成本低等特点,已经成为医学影像技术的主要方法之一。超声心动图斑点追踪即在二维图像的基础上,识别并提取出左心室壁的斑点区域,然后对这些斑点在图像序列的每一帧中进行运动追踪,最后绘制出斑点运动轨迹,通过斑点的位移情况对心脏健康状态进行评估。本文首先对心脏左心室进行分割,其目的是在分割结果的基础上自动对心脏心肌壁的斑点进行识别提取。分割算法由三部分组成,首先通过三相水平集方法对心脏不同回声强度的区域分割成独立的部分,然后通过二值图像下的处理方法取出心室壁区域,并去除噪声,连通心肌壁区域,最后通过曲线拟合方法对左心室内轮廓进行拟合,分割成光滑闭合曲线。算法分割结果与医生手动分割结果进行比较,可以定性对左心室进行分割,采用RDD,ROD,Dice参数这三种图像分割评价方法对结果进行评估,其中RDD值为4.5%,ROD,Dice参数值均大于90.0%,对左心室分割提供定量结果。分割算法对左心室内轮廓有较好的分割效果,同时其对心脏腔内噪声不敏感;二值图像下的处理过程使左心室腔内噪声绝大部分去除的同时保留了心室壁区域的信息;曲线拟合过程中,通过对心室壁的采样拟合使得最终分割结果完整平滑,减小了不同图像下结果的差异度,提高了左心室分割的稳定性。在分割结果的基础上识别提取左心室壁斑点,然后对这些斑点进行追踪。首先对搜索窗口大小和图像块尺寸这两个参数的影响进行分析,然后对块匹配法进行平滑性约束,本文采用Horn-Schunck假设光流在图像上光滑变化的思想对块匹配法进行约束,然后引入金字塔块匹配法,通过相邻像素累加的方法由底层往上层构建金字塔,对搜索窗口中待匹配点处的金字塔块由上往下逐层比较相似性,最后分析对比全搜索法和对数搜索法的性能。实验的准确率通过结果与图像平移的已知参数的比较得到,图像块尺寸为定值时,搜索窗口不小于已知图像平移量的情况下,准确率均大于90.0%,并且互相接近,而小于已知图像平移量的情况下,准确率为0,耗时随着搜索窗口增大而呈倍数增加;搜索窗口大小为定值时,随着图像块的增大,其准确率先增后降,在最大值处达到93.1%,耗时随着图像块增大而呈倍数增加。由结果可以分析,搜索窗口必须大于图像的实际位移值才能保证追踪准确率,图像块尺寸在某个中间值时,追踪结果准确率最高,算法用时随着搜索窗口大小或图像块尺寸增大而呈倍数增加。光流约束下的块匹配法比传统块匹配法准确率提高了5.3%,然而其耗时增加了近4倍,光流约束能够提高块匹配的准确率,但同时增加了算法的冗余度。金字塔块匹配法在保持了传统块匹配法准确率的前提下对算法速度优化了近3倍。对数搜索法在合理设置搜索窗口的情况下,保持了全搜索法的准确率,同时算法在时间上优化了2倍到4倍不等。文章结尾使用所研究方法进行临床应用,采集的5名志愿者心脏图像序列的分析结果均具有正常的周期性,位移在4-8mm范围内,本文算法下的结果在心脏临床应用中符合正常的运动范围参数。