目前,心血管疾病已经成为当前人类死亡的主要原因之一,而通过医学影像技术获得心脏图像来进行心脏疾病相关分析、诊断,已经成为重要的临床手段。正是由于成像迅速、安全性高、可便携等优点,超声诊断技术已经成为医学影像技术的主要方法之一。而斑点跟踪成像技术(speckle tracking imaging, STI)就是在超声图像的基础上,通过识别并提取出心肌内的特征斑点,跟踪斑点的运动情况,并跟踪其在每一帧图像上的位置变化,标测出不同帧图像的心肌运动轨迹。本文主要是根据二维心脏超声图像运动序列,通过提取和跟踪图像中的特征斑点信息,来分析心肌运动情况。主要工作内容分为3部分：1.心脏超声图像特征点提取。根据心脏超声图像的特点,先是引入超声图像斑点概念,然后详细介绍了Forstner、SUSAN, Harris和SIFT这四种图像特征匹配中非常关键的点特征检测技术,并通过实验对这几种算子在心脏超声图像特征点的提取效果方面进行了比较分析。2.超声图像特征点匹配与跟踪。本文主要采取SIFT特征匹配算法来实现对超声心脏图像的特征点提取与匹配跟踪。首先通过尺度空间的极值点检测、关键点的精确定位、确定关键点的主方向、生成SIFT特征矢量等一系列过程实现对心脏超声图像特征斑点的提取,每个特征点都包括位置、尺度、方向三个信息。3.特征点运动分析。通过跟踪由配准得到斑点对应的匹配点,从而可以得到斑点随时间变化在不同图像的位置变化情况,可以计算得到特征点的位移,从而可以大概得到心肌组织在不同时期的运动情况。