1.一种基于血管图像的血管功能评估方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：获取血管图像；

S2：对血管图像进行预处理；

S3：对预处理后的图像进行血管分割，得到血管壁的横截面图像；

S4：基于血管壁的横截面图像获取血管参数；

所述血管参数包括血管直径、血管壁厚度、管腔面积；

S5：基于血管参数计算血管功能评估指标；

所述血管功能评估指标包括刚度指数、扩张性指数、弹性指数、血流量、血管阻力、血管狭窄度；其中：所述刚度指数的计算公式如下：

其中，E为刚度指数，Dd为血管舒张直径，Ds为血管收缩直径；持续检测所述血管直径的周期性变化，取一个变化周期中血管直径的最大值，记作血管舒张直径Dd，取血管直径的最小值，记作血管收缩直径Ds；

ΔP表示通过电子血压计测量的血管的收缩压和舒张压之差；H为血管壁厚度；

所述扩张性指数的计算公式如下：

其中，V为扩张性指数，Sd为血管舒张面积，Ss为血管收缩面积；持续检测所述管腔面积的周期性变化，取一个变化周期中管腔面积的最大值，记作血管舒张面积Sd，取管腔面积的最小值，记作血管收缩面积Ss；

所述弹性指数包括第一弹性指数和第二弹性指数，计算方法如下：构建血管的压力‑直径模型如下：2

D＝α+βP+γP+δ/(1+exp(‑θP))；

其中，P为血管壁压力，D为血管直径，α、β、γ、δ、θ为参数；连续测量血管壁压力和血管直径，并对所述压力‑直径模型进行参数拟合，得到α、β、γ、δ、θ的最优解；其中，β的最优解为第一弹性指数，θ的最优解为第二弹性指数；

所述血管阻力的计算公式如下：

4

R＝ηL/2πD；

其中，R为血管阻力，η为血液粘滞度，L为血管长度，D为血管直径；

所述血流量的计算公式如下：

F＝v·S；

其中，F为血流量，v为血液流速，S为管腔面积；

所述血管狭窄度的计算公式如下：

其中，N为血管狭窄度，D0为血管的平均直径，d为需要计算狭窄处的血管直径；

S6：基于血管参数和血管功能评估指标，对血管功能进行综合评估。

2.如权利要求1所述的基于血管图像的血管功能评估方法，其特征在于：所述血管图像为通过光声断层扫描得到的血管横截面图像。

3.如权利要求2所述的基于血管图像的血管功能评估方法，其特征在于：计算所述血管功能评估指标所需血管参数还包括血管壁压力、血液流速；其中，血液流速的测量方法如下：向血管发射波长为λ，频率为f0的激光，接收反射光并计算反射光的频率，记作将反射光的频率记作f1；血液流速的计算公式如下：其中，v为血液流速，θ为激光入射角。

4.一种基于血管图像的血管功能评估系统，其基于权利要求3所述的基于血管图像的血管功能评估方法来实现，其特征在于：所述系统包括图像获取模块、图像处理模块、数据提取模块、数据处理模块、显示输出模块；其中：所述图像获取模块用于获取血管图像；

所述图像处理模块用于对所述血管图像进行预处理和血管分割，得到血管壁截面图像；

所述数据提取模块用于提取血管参数；

所述数据处理模块用于计算血管功能评估指标；

所述显示输出模块用于显示所述血管图像与所述血管壁图像，并输出血管参数与血管功能评估指标，供医护人员进行血管功能综合评估。

5.如权利要求4所述的基于血管图像的血管功能评估系统，其特征在于：所述图像获取模块包括激光发射单元、超声探测单元、模拟信号处理单元、信号采集单元、数字信号处理单元、图像重建单元；其中：所述激光发射单元用于向血管及周围组织发射激光；

所述超声探测单元集成了超声探头，用于探测血管及周围组织经激光照射激发的超声信号，并将所述超声信号转换成电信号；

所述模拟信号处理单元用于对所述电信号进行放大和滤波；

所述信号采集单元用于将放大和滤波后的电信号转换成数字信号；

所述数字信号处理单元用于对所述数字信号进行滤波降噪；

所述图像重建单元用于将滤波降噪后的数字信号重建成血管图像。

6.如权利要求5所述的基于血管图像的血管功能评估系统，其特征在于：对所述超声探测单元探测到的超声信号的处理方法为将超声探头探测到的超声信号进行延迟叠加，得到探测区域内任一点的超声信号，并将其转化成电信号，公式如下：其中， 表示探测区域内任一点A在t时刻的超声信号， 表示点A与第i个超声探头间的距离，v表示超声波的传播速度， 表示第i个超声探头在 时刻接收到的超声信号，wi表示第i个探测器探测到的超声信号的加权系数，i的取值范围为1,

2，……，n，n为超声探头的个数。

7.如权利要求6所述的基于血管图像的血管功能评估系统，其特征在于：所述数据提取模块包括血管信息提取单元、压力测量单元、流速测量单元；其中：血管信息提取单元用于从所述血管壁的横截面图像中计算血管直径、血管壁厚度、管腔面积；

压力测量单元用于测量血管壁压力；

流速测量单元用于接收所述反射光并计算血液流速。