專(zhuān)利名稱(chēng)：超聲彩色血流成像中基于動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分的雜波抑制方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于超聲彩色血流成像技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分的雜波抑制方法。

背景技術(shù)：
超聲彩色血流成像技術(shù)(CFI)能夠顯示待測(cè)剖面上的二維血流速度分布，是珍斷血管疾病的重要依據(jù)。CFI首先利用超聲換能器沿某個(gè)方向重復(fù)發(fā)射M次脈沖(間隔為T(mén)prT)。接收到的M個(gè)回波即攜帶了該掃描線(xiàn)方向上各深度處的運(yùn)動(dòng)信息。對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行處理后可得到該方向上的血流速度分布。最后將各條掃描線(xiàn)上的速度估計(jì)排列成矩陣形式，以彩色編碼顯示，即得到了整個(gè)待測(cè)剖面上的流速分布。
在接收的回波信號(hào)中往往包含了來(lái)自管壁搏動(dòng)和慢速組織運(yùn)動(dòng)的干擾(稱(chēng)為雜波)，其功率通常比血流信號(hào)高出40到100dB。這將給最終血流速度的正確估計(jì)帶來(lái)很大的困難，所以必須采用高性能的濾波器來(lái)抑制雜波的影響。
傳統(tǒng)多普勒系統(tǒng)中常采用高通濾波器(HPF)來(lái)抑制雜波?，F(xiàn)代CFI系統(tǒng)為保證圖像幀率等原因，重復(fù)脈沖次數(shù)(即數(shù)據(jù)的有效長(zhǎng)度)將受到限制。所以不得不采用相對(duì)低階的HPF，因此濾波性能也就難以得到保障。
特征向量濾波器，也稱(chēng)為奇異值分解法，是一種適用于CFI的自適應(yīng)雜波抑制方法。該方法要求雜波運(yùn)動(dòng)具有平穩(wěn)性。實(shí)際應(yīng)用中往往通過(guò)對(duì)回波數(shù)據(jù)均勻分段來(lái)近似滿(mǎn)足這一條件。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是針對(duì)特征向量濾波器，提供一種動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分的方法，以取代傳統(tǒng)的均勻劃分。尤其涉及超聲彩色血流成像中基于動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分的雜波抑制方法。
本發(fā)明的目的通過(guò)下述方法和步驟實(shí)現(xiàn) 先根據(jù)初始段長(zhǎng)2K0+1對(duì)回波信號(hào)均勻劃分，計(jì)算各區(qū)間內(nèi)的平均能量并與總平均能量比較，得到血流與組織區(qū)域的初步劃分。對(duì)位于組織區(qū)域的信號(hào)，計(jì)算得到指標(biāo)矢量δ來(lái)表征各區(qū)間內(nèi)雜波運(yùn)動(dòng)的非平穩(wěn)程度。利用δ的最值和K0得到δ(l)與對(duì)應(yīng)區(qū)間長(zhǎng)度的函數(shù)關(guān)系，并對(duì)段長(zhǎng)進(jìn)行調(diào)整，得到最終動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分后的結(jié)果。
下面對(duì)各步驟作進(jìn)一步具體描述。
設(shè)N和M分別為某一掃描線(xiàn)上的縱向采樣點(diǎn)數(shù)和重復(fù)發(fā)射次數(shù)。若第i次回波信號(hào)正交解調(diào)后的數(shù)據(jù)為[xi，1 xi，2…xi，N]，則由同一掃描線(xiàn)上M個(gè)回波構(gòu)成的復(fù)數(shù)回波矩陣可表示為
將X沿深度方向均勻分段，區(qū)間長(zhǎng)度初始為2K0+1，共可分為

段
對(duì)于

存在關(guān)系
計(jì)算整個(gè)回波信號(hào)的平均能量Emean 對(duì)于每個(gè)區(qū)間l＝1，2，..．，L，計(jì)算區(qū)間內(nèi)信號(hào)平均能量E(l) 由于血流區(qū)域的回波幅度遠(yuǎn)小于組織區(qū)域的回波幅度，所以可以利用閾值來(lái)區(qū)分血流與組織區(qū)域。平均能量大于該閾值的區(qū)間歸入組織區(qū)域，否則歸入血流區(qū)域
其中β為常數(shù)，滿(mǎn)足0＜β＜1，這里取0.1。
接著計(jì)算組織區(qū)域的非平穩(wěn)性指標(biāo)矢量δ。對(duì)于X(l)，若之前被歸入血流區(qū)域，則不做處理，l←l+1；若被歸入組織區(qū)域，則進(jìn)一步計(jì)算δ，過(guò)程如下 令

等于X(l)去掉首行，

等于X(l)去掉尾行，即
計(jì)算互相關(guān)矩陣R(l) 其中R(l)為(2K0+1)×(2K0+1)的方陣。對(duì)每個(gè)

計(jì)算其幅角[7] 計(jì)算非平穩(wěn)性指標(biāo)δ(l) 其中Φ(l)是由

構(gòu)成的方陣。設(shè)共有Lc(Lc＜L)個(gè)組織區(qū)域，即可構(gòu)成指標(biāo)矢量
式(8)與自相關(guān)法速度估計(jì)公式僅相差個(gè)系數(shù)，方陣Φ(l)對(duì)角線(xiàn)上的元素就對(duì)應(yīng)了組織區(qū)域l內(nèi)各點(diǎn)的雜波運(yùn)動(dòng)速度。式(9)用標(biāo)準(zhǔn)差的形式來(lái)衡量某組織區(qū)域內(nèi)各點(diǎn)速度的變化劇烈程度，即對(duì)應(yīng)了雜波運(yùn)動(dòng)的非平穩(wěn)性。
矢量δ的元素δ(l)表征了第l個(gè)組織區(qū)間內(nèi)的非平穩(wěn)程度δ(l)越小，雜波運(yùn)動(dòng)越平穩(wěn)，區(qū)間長(zhǎng)度可取大些；反之，δ(l)越大，雜波運(yùn)動(dòng)非平穩(wěn)性越明顯，區(qū)間長(zhǎng)度應(yīng)相對(duì)小。根據(jù)上述原則即可建立非平穩(wěn)指標(biāo)δ(l)與區(qū)間長(zhǎng)度參數(shù)K(l)的對(duì)應(yīng)關(guān)系 設(shè)δ(l)與區(qū)間長(zhǎng)度參數(shù)K(l)近似為一線(xiàn)性關(guān)系(如圖1所示)。令δmax＝max(δ)處K(l)＝K0；δmin＝min(δ)處K(l)＝2K0，這樣就保證了K(l)與δ(l)成反比關(guān)系，且數(shù)據(jù)重疊部分不會(huì)超過(guò)2K0，即相鄰區(qū)間的中心不會(huì)重疊。
由兩點(diǎn)坐標(biāo)P1(δmax，K0)和P2(δmin，2K0)得直線(xiàn)斜率 所以非平穩(wěn)指標(biāo)δ(l)與區(qū)間長(zhǎng)度參數(shù)K(l)的函數(shù)對(duì)應(yīng)關(guān)系為 由式(12)可見(jiàn)，F(xiàn)(δ(l))為減函數(shù)，非平穩(wěn)性越明顯，δ(l)越大，K(l)就越??；反之平穩(wěn)性越強(qiáng)，K(l)就越大。這樣就得到了最終動(dòng)態(tài)劃分后的各區(qū)間長(zhǎng)度，它將隨著雜波的運(yùn)動(dòng)情況而改變，且首尾可以部分重疊。
綜上所述，本發(fā)明提出的動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分算法的基本流程可以概括為首先根據(jù)初始段長(zhǎng)2K0+1對(duì)回波信號(hào)均勻劃分，由式(3)和(4)計(jì)算各區(qū)間平均能量和總平均能量，得到血流與組織區(qū)域的初步劃分；再由式(9)(10)計(jì)算指標(biāo)矢量δ，進(jìn)一步利用式(12)得到δ與對(duì)應(yīng)區(qū)間長(zhǎng)度的函數(shù)關(guān)系，并以此為依據(jù)對(duì)段長(zhǎng)進(jìn)行調(diào)整。最后對(duì)動(dòng)態(tài)劃分后的各區(qū)間數(shù)據(jù)用特征向量濾波器進(jìn)行雜波抑制，重疊部分取平均值即可。
在各種非平穩(wěn)雜波情況下，本方法仍能較好地抑制雜波并保證血流速度剖面的完整性，是一種快速有效的雜波抑制方法。



圖1、非平穩(wěn)指標(biāo)δ(l)與區(qū)間長(zhǎng)度參數(shù)K(l)的函數(shù)對(duì)應(yīng)關(guān)系。
圖2、仿真散射子模型。
圖3、五種雜波運(yùn)動(dòng)模式靜止、勻速、線(xiàn)性增加、非線(xiàn)性變化、不連續(xù)變化。
圖4、雜波運(yùn)動(dòng)模式為靜止時(shí)的雜波抑制結(jié)果。
圖5、雜波運(yùn)動(dòng)模式為勻速時(shí)的雜波抑制結(jié)果。
圖6、雜波運(yùn)動(dòng)模式為線(xiàn)性增加時(shí)的雜波抑制結(jié)果。
圖7、雜波運(yùn)動(dòng)模式為非線(xiàn)性變化時(shí)的雜波抑制結(jié)果。
圖8、雜波運(yùn)動(dòng)模式為不連續(xù)變化的雜波抑制結(jié)果。
圖9、雜波抑制能力最強(qiáng)的三種方法的血流速度剖面完整度比較。
圖10、血流速度剖面完整度最好的三種方法的雜波抑制能力比較。
圖11、人體頸動(dòng)脈彩色血流成像結(jié)果(a)HPF(b)均勻分段特征向量濾波器(c)HankelSVD法(d)動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分法。
具體實(shí)施方案 以下結(jié)合具體的實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的闡述。實(shí)施例僅用于對(duì)本發(fā)明做說(shuō)明而不是對(duì)本發(fā)明的限制。
實(shí)施例1 在計(jì)算機(jī)上用MATLAB進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，運(yùn)行環(huán)境為Pentium Core Dual1.8GHz。利用Jensen等開(kāi)發(fā)的FieldII軟件包仿真不同環(huán)境下的回波信號(hào)。圖2為采用的散射子模型，虛線(xiàn)為聲束方向。表1列出了仿真參數(shù)設(shè)置。
表1 FieldII仿真參數(shù)設(shè)置
同時(shí)，仿真采用了5種雜波運(yùn)動(dòng)模式，如圖3所示。參與比較的方法有高通濾波器(HPF)、特征向量濾波器(均勻分段)、HankelSVD法和動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分法。對(duì)于均勻分段特征向量濾波器中段長(zhǎng)參數(shù)K的不同取值如表2所示 表2 K的不同取值
圖4～8列出了5種雜波運(yùn)動(dòng)模式下的仿真結(jié)果，后三種模式有著較明顯的非平穩(wěn)性，下面以圖7為例進(jìn)行分析。
圖7(a)中比較了四種雜波抑制方法HPF、特征向量濾波器(K0＝Kmax即不分段)、HankelSVD法和本發(fā)明提出的方法，同時(shí)還給出了標(biāo)準(zhǔn)流速剖面。由于HPF的階數(shù)受到限制(3階)，阻帶衰減有限導(dǎo)致了雜波抑制效果不佳。不分段的特征向量濾波器能使血流區(qū)域鄰近的雜波得到抑制，而遠(yuǎn)離中心處卻效果不佳，這是由于組織的非平穩(wěn)運(yùn)動(dòng)引起的，不同區(qū)域的統(tǒng)計(jì)特性差異使抑制效果受到了影響。HankelSVD有著很好的雜波抑制效果，但在對(duì)流速剖面影響較大，其原因是HankelSVD法是基于單數(shù)據(jù)集(single-ensemble)的方法，參與協(xié)方差矩陣估計(jì)的樣本遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于特征向量濾波器法。而本發(fā)明提出的動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分法能夠較好地抑制非平穩(wěn)雜波運(yùn)動(dòng)，同時(shí)又保證了流速剖面的完整性。
圖7(b)中進(jìn)一步比較了不同段長(zhǎng)下(Ksmall＜Kmedian＜Klarge)，特征向量濾波器的雜波抑制結(jié)果?？梢钥吹蕉伍L(zhǎng)越小，雜波運(yùn)動(dòng)能得到更好的抑制，但流速剖面將受到影響；段長(zhǎng)越大，流速剖面相對(duì)完整，但雜波抑制效果變差。動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分法能夠針對(duì)不同的雜波運(yùn)動(dòng)情況改變段長(zhǎng)，從而解決了均勻分段時(shí)的矛盾。
以上針對(duì)圖7的分析可以推廣到其余四種雜波運(yùn)動(dòng)模式下的結(jié)果。
進(jìn)一步定量分析各種雜波抑制方法用非血流區(qū)域內(nèi)估計(jì)值與理論值的均方誤差(MSE)來(lái)衡量雜波抑制能力；同時(shí)用理論流速剖面與估計(jì)流速剖面的相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量濾波后速度剖面的完整度。
圖9比較了雜波抑制能力最強(qiáng)的三種方法(HankelSVD法、動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分法和Ksmall均勻分段)的血流速度剖而完整度。橫坐標(biāo)為五種不同的雜波運(yùn)動(dòng)模式，縱坐標(biāo)為剖面完整度(Corr.)?？梢?jiàn)動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分法結(jié)果最優(yōu)。圖10比較了速度剖面完整度最好的三種方法(Klarge、Kmedian均勻分段、動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分法)的雜波抑制能力(MSE)。綜合MSE和Corr.兩方面的表現(xiàn)，動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分法具有較明顯的優(yōu)勢(shì)。
表3比較了四種雜波抑制方法運(yùn)行速度。動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分法的耗時(shí)與HPF和均勻分段特征向量濾波器相近，大大小于HankelSVD法。
表3 四種雜波抑制方法運(yùn)行速度比較
圖11為實(shí)際人體頸動(dòng)脈彩色血流成像結(jié)果，圖中白線(xiàn)為人為給定的血流區(qū)域參考線(xiàn)。為定量比較，計(jì)算圖11中各血流區(qū)域內(nèi)外信號(hào)能量及其比值(BV/MT)，結(jié)果如表4所示?？梢?jiàn)動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分法的BV/MT結(jié)果最大，效果最好。
表4 組織區(qū)域和血流區(qū)域的能量及能量比
由仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果可見(jiàn)，動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分法解決了傳統(tǒng)均勻分段特征向量濾波器在選取區(qū)間長(zhǎng)度時(shí)的矛盾，在雜波抑制能力和保證流速完整度兩方面都表現(xiàn)突出。因此，本發(fā)明提出的動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分法是彩色血流成像中一種快速有效的雜波抑制算法。
權(quán)利要求
1.一種超聲彩色血流成像中基于動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分的雜波抑制方法，其特征在于包括下述步驟
先以初始段長(zhǎng)2K0+1對(duì)回波信號(hào)均勻劃分；計(jì)算各區(qū)間內(nèi)的平均能量并與總平均能量比較，得到血流與組織區(qū)域的初步劃分；對(duì)位于組織區(qū)域的信號(hào)，計(jì)算得到指標(biāo)矢量δ來(lái)表征各區(qū)間內(nèi)雜波運(yùn)動(dòng)的非平穩(wěn)程度；利用δ的最值和初始值K0計(jì)算得到δ與對(duì)應(yīng)區(qū)間長(zhǎng)度的函數(shù)關(guān)系(假設(shè)為線(xiàn)性關(guān)系)，并進(jìn)行調(diào)整；最終得到動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分后的結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分的雜波抑制方法，其特征在于血流與組織區(qū)域的初步劃分時(shí)
其中Emean為平均總能量，M為同一掃描線(xiàn)上的重復(fù)發(fā)射次數(shù)，N為深度采樣點(diǎn)數(shù)，xi，j為第i個(gè)脈沖回波中，深度j處的回波信號(hào)值；
其中E(l)為區(qū)間l內(nèi)的回波平均能量，2K0+1為該區(qū)間的長(zhǎng)度，根據(jù)E(l)與Emean的關(guān)系對(duì)血流和組織區(qū)域作初步劃分
其中β為常數(shù)，滿(mǎn)足0＜β＜1。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分的雜波抑制方法，其特征在于組織區(qū)域的進(jìn)一步劃分調(diào)整時(shí)計(jì)算互相關(guān)矩陣R(l)
若X(l)為雜波區(qū)域l內(nèi)回波信號(hào)構(gòu)成的矩陣，則
為X(l)去掉首行，
為X(l)去掉尾行；
其中
其中Φ(l)是由
構(gòu)成的矩陣；
若共有Lc個(gè)組織區(qū)域，則可構(gòu)成指標(biāo)矢量
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分的雜波抑制方法，其特征在于指標(biāo)矢量δ與區(qū)間長(zhǎng)度參數(shù)K(l)的關(guān)系為
K(l)＝F(δ(l))＝K0+K0(δ(l)-δmax)/(δmin-δmax) (8)
其中K0為初始段長(zhǎng)；δmin＝min(δ)，δmax＝max(δ)。
全文摘要
本發(fā)明屬于超聲彩色血流成像技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于動(dòng)態(tài)區(qū)域劃分的雜波抑制方法。本方法先根據(jù)回波信號(hào)的幅度對(duì)血流與組織區(qū)域做出初步劃分，再根據(jù)雜波運(yùn)動(dòng)的非平穩(wěn)性對(duì)組織區(qū)域作進(jìn)一步調(diào)整，最后對(duì)各區(qū)域用特征向量濾波器進(jìn)行雜波抑制。本方法在抑制非平穩(wěn)雜波的同時(shí)，能較好地保持血流流速剖面的完整性，解決了傳統(tǒng)均勻分段特征向量濾波器選取區(qū)間長(zhǎng)度時(shí)的矛盾，是彩色血流成像中一種有效的雜波抑制方法。
文檔編號(hào)A61B8/06GK101822550SQ20091004723
公開(kāi)日2010年9月8日 申請(qǐng)日期2009年3月6日 優(yōu)先權(quán)日2009年3月6日
發(fā)明者汪源源, 尤偉 申請(qǐng)人:復(fù)旦大學(xué)