动脉粥样硬化是一种常见的心脑血管疾病,严重威胁人类健康。颈动脉粥样硬化斑块破损将形成血栓、引发中风。对斑块破损起决定作用的是斑块的易损性。新近研究表明斑块的易损性与斑块内部的新生血管有关,新生血管可促进动脉粥样硬化病变的进展,甚至诱发斑块内出血和斑块破损。超声造影具有无创性,通过谐波成像显示斑块内新生血管和血流的灌注,为分析斑块易损性提供了一种新手段,对预防急性心脑血管事件具有重要意义。超声造影成像技术日趋成熟,但超声造影图像的滤波、分割和特征提取等图像处理方法却相对滞后,仍停留在以人工评级为主的定性分析阶段。为了克服人工定性分析的缺点,本文主要围绕超声造影图像的滤波、分割和特征提取三个方面展开,借助计算机算法对颈动脉粥样硬化斑块进行客观自动的定量分析。第一,超声造影图像中存在斑点噪声,制约了后续定量分析的准确性,因此本文首先对超声造影图像进行滤波降噪。各向异性扩散模型是一种经典的降噪方法,但其采用的梯度边缘检测算子无法有效区分边缘与噪声,致使其鲁棒性较差。因此本文将一种性能更优的边缘检测算子——McIlhagga算子引入到各向异性扩散模型,提高了各向异性扩散模型的鲁棒性。模拟实验结果表明,当噪声方差较小(<0.1)时,本文算法与传统算法效果相当；而当噪声方差较大(0.2-0.5)时,本文算法滤波后图像的峰值信噪比、图像佳数和结构相似度三个指标相较传统方法平均提高了8.38%、302.45%和9.80%。实际超声造影图像的实验结果表明,本文算法相较传统方法滤波后的视觉效果更佳,在去除噪声的同时能更好地保留边缘,有助于后续的图像分析。第二,超声造影图像分割是斑块定量分析的重要环节。本文采取两个步骤：先分割斑块,再分割斑块内新生血管。对于斑块分割,由于造影剂具有空间分布随时间变化的特点,本文提出一种基于时间空间分析和活动轮廓模型的图像分割方法。对斑块内新生血管分割,本文使用了三种不同的阈值分割法分别对单帧图像和累加图像进行分割。斑块分割的实验结果表明,相较传统方法,本文方法检测到的斑块轮廓与人工分割结果更加接近,其平均距离误差、相对平均距离误差、平均符号距离误差和相对差异度的值分别降低了0.06mm、2.0%、0.04mm和5.3%；斑块内新生血管的分割实验表明,采用多级阈值法对累加图像进行分割,效果最佳。第三,超声造影图像中斑块量化参数的提取是定量分析斑块属性的关键技术。本文从超声造影斑块图像中提取形态与纹理两类特征量化斑块属性。其中,形态特征包括造影剂面积与斑块面积比、中心偏移度、离散度；纹理特征包括一阶统计量和灰度共生矩阵特征。本文共从24个病人的33个颈动脉斑块中提取出4个形态学特征和32个纹理特征,并对提取的量化特征与斑块人工分级之间的关系进行统计学分析。结果表明,当人工评级将斑块分为高、低两个级别时,10个参数在级别间存在显著性差异(t检验,P<0.05)；当人工评级将斑块细分为三个级别时,5个参数在级别间存在显著性差异(方差分析,P<0.05)。