1、心血管疾病是一種嚴重威脅人類健康的高危疾病，居各種死因首位，而通過醫(yī)學影像技術對心臟疾病進行預防、分析、診斷，具有重要的臨床意義。心臟的幾何形狀和運動較為復雜，以往超聲檢查手段對心臟特征運動的檢測方法存在不足。近年來出現(xiàn)的超聲二維斑點追蹤成像技術可以通過提取和匹配心肌的特征斑點，從而追蹤心肌組織的運動軌跡。通過觀察并記錄心肌運動的相關信息，構建出二維或三維的模型來模擬心肌組織的運動情況。醫(yī)院結合相關的診療手段來判斷心肌組織特征點的運動趨

2、勢來分析心臟的相關收縮情況為進一步診斷提供信息來預防或診斷心血管疾病。基于SIFT算法的優(yōu)異特性，本文采用SIFT算法對圖像匹配以及點跟蹤進行研究，并通過實驗來驗證結論。
　　本文首先介紹超聲圖像的預處理，接著引出圖像特征的概念，通過相關算法來提取特征點?；赟IFT算法是一個非常重要的特征提取和圖像配準的方法，本文將重點介紹SIFT算法，將其具體的運算分解為五個步驟，每一個步驟加以詳細的說明，結合去除噪聲后的圖像運行SIFT算法