專利名稱：基于幾何濾波器抑制超聲彩色血流成像中雜波的方法
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，具體為一種基于幾何濾波器的雜波抑制 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，具有實(shí) 時(shí)、無損的特點(diǎn)，是臨床診斷血管類病變的重要依據(jù)。CFI首先利用超聲換能器沿某掃描線 方向重復(fù)發(fā)射M次短脈沖(間隔為U。依次接收到的M段回波信號(hào)便攜帶了該掃描線上 各深度處目標(biāo)的速度信息。對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行解調(diào)等一系列處理后[1]可得到該方向上的血 流速度分布。最后將各條掃描線上的速度估計(jì)剖面按順序排列，以偽彩色編碼顯示，就得到 了整個(gè)二維剖面上的CFI圖像。在接收的回波中除了紅細(xì)胞的散射信號(hào)外，還包含了來自管壁和組織的反射信號(hào) (統(tǒng)稱為雜波)。通常雜波功率要比血流功率高出40到100dB不等，這就給最終血流速度 的正確估計(jì)帶來很大的困難。所以有必要在流速估計(jì)前，采用高性能的雜波濾波器來抑制 雜波的影響。在傳統(tǒng)的連續(xù)波和脈沖波多普勒系統(tǒng)中，常采用高通濾波器(HPF)來抑制雜波。 現(xiàn)代CFI系統(tǒng)出于幀率等原因，重復(fù)發(fā)射脈沖次數(shù)M受到了嚴(yán)格限制，所以不得不采用低階 的HPF。因此HPF的濾波性能難以得到保障。近幾年來，基于特征的雜波濾波器(eigen-based filter)得到了廣泛的關(guān)注。特 征濾波器從實(shí)現(xiàn)原理上看可分為兩大類多數(shù)據(jù)集法(multi-ensemble approach)和單數(shù) 據(jù)集法(single-ensemble approach)。前者需利用多個(gè)采樣容積內(nèi)的回波信號(hào)估計(jì)自相關(guān) 矩陣，且要求雜波運(yùn)動(dòng)具有空間平穩(wěn)性，其典型代表是特征向量濾波器(Eigenfilter)；而 單數(shù)據(jù)集法僅需單個(gè)采樣容積內(nèi)的回波信號(hào)即可進(jìn)行濾波操作，且無空間平穩(wěn)性要求，其 唯一代表是Hankel-SVD濾波器。另外，遞歸的特征向量分解法(RED)，結(jié)合了以上兩類方法 特點(diǎn)，也取得了較好的效果。本發(fā)明提出了一種新的單數(shù)據(jù)集雜波抑制方法幾何濾波器。本方法在簡(jiǎn)化的雜 波運(yùn)動(dòng)模型基礎(chǔ)上，從空間解析幾何和線性代數(shù)的角度構(gòu)造出獨(dú)特的自相關(guān)矩陣，從而獲 得雜波子空間。在空間非平穩(wěn)雜波情況下，本方法具有出色的空間自適應(yīng)性能，是一種有效 的雜波抑制方法。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種空間自適應(yīng)性強(qiáng)，效果好的抑制雜波的方法。本發(fā)明提出的抑制雜波方法是一種基于幾何濾波器的雜波抑制方法。其具體步驟 為先以自相關(guān)法估計(jì)雜波運(yùn)動(dòng)速度《。；接著用《。構(gòu)造高維橢圓表達(dá)式的系數(shù)矩陣A ；再 利用奇異值分解找到A的特征向量，即為該高維橢圓的各主軸方向；最后可重建雜波子空 間，得到濾波輸出；完成雜波抑制。下面對(duì)各步驟作進(jìn)一步具體描述。
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設(shè)輸入為長(zhǎng)度為M的矢量信號(hào)x，M即為重復(fù)脈沖發(fā)射次數(shù)。假定認(rèn)為x由雜波c、 血流b和噪聲w三個(gè)成分疊加而成 其中x(m)可表示為
x(m) = c(m) + b(m) + w{m)(6)
=K Qxp(j\(Ocm + (pc)) + kb exp(j\o)bm + (pb)) + kww(m)變量k。、kb和kw分別是雜波、血流和噪聲成分的幅度權(quán)重系數(shù)；《。為雜波速度； 小。和cK是隨機(jī)相位，服從W，2ji]上的均勻分布。若雜波成分幅度遠(yuǎn)大于血流成分，即k。遠(yuǎn)大于，則x(m)可近似為
x(m) kc Qxp(j'(o)cm + q>c)), m = 0, 1，…’ M~\. (7)當(dāng)M = 2時(shí)，x (0)與x (1)之間只相差一個(gè)相位《。。若令橫軸x = Re {x (0)}，縱 軸y = Re{x(l)}，那么式(7)就表示了二維平面x_y上的一個(gè)橢圓(一種特殊情況下的李 薩如圖形)。當(dāng) M>2 時(shí)，∑aijxixj=C其中是aij二項(xiàng)式系數(shù)，C為常數(shù)。式(6)也可等價(jià)地表示成矩陣形式
M維橢圓可以用二次項(xiàng)形式統(tǒng)一表達(dá) xTAx=C其中矢量x等于[X(l，Xl，…，xm_Jt ；矩陣A第i行第j列元素即為a…根據(jù)式(7)的定義，可以導(dǎo)出A的表達(dá)式 接著用線性代數(shù)的方法找出系數(shù)矩陣A代表的M維橢圓的主軸方向。對(duì)A做奇異 值分解(SVD) xT (Q A QT) x = C(11) 其中Q是A的特征向量矩陣，而A是A的特征值矩陣。A對(duì)角線上元素的平方根的倒數(shù)就對(duì)應(yīng)了該橢圓的各主軸長(zhǎng)度[3] ；Q的各列則對(duì)應(yīng)了相應(yīng)的主軸方向。最后，用找到的M維橢圓的主軸方向構(gòu)造出雜波子空間，并獲得濾波輸出y 其中qi是矩陣Q的第i列；K。是人為確定的雜波空間維數(shù)，一般取1或2 ;1為MXM 的單位陣。注意此處A對(duì)角線上的元素已重新排列，滿足條件、彡、彡…彡人㈣。另外在實(shí)際應(yīng)用中，雜波速度《。未知，需用自相關(guān)法估計(jì)得到 綜上，本發(fā)明提出的幾何濾波器的基本流程可以概括為首先根據(jù)式(13)估計(jì)雜 波運(yùn)動(dòng)速度《。；再按式(10)的定義構(gòu)造矩陣A;接著對(duì)A做SVD，獲得其特征向量和特征 值；將特征向量按照特征值的升序重新排列；最后按式(12)構(gòu)造雜波子空間并濾波輸出。
圖1、幾何濾波器算法流程圖。圖2、(a)理想血流速度剖面和雜波速度剖面。(b)雜波血流功率比(CBR)剖面。圖3、采樣不同雜波濾波器后的血流速度剖面比較(a)HPF(b)Hankel-SVD(C) RED(d)幾何濾波器。圖4、人體頸動(dòng)脈彩色血流成像結(jié)果比較(a)濾波前(b)HPF(c)Eigenfilter(d) RED(e)Hankel-SVD(f)幾何濾波器。
具體實(shí)施例方式圖1給出了整個(gè)算法的流程框圖。在PC上用MATLAB (R2010a)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，運(yùn)行環(huán)境為Pentium Core Dual 1.8GHz。采用近期文獻(xiàn)中介紹的仿真方法，對(duì)一條掃描線上的回波信號(hào)進(jìn)行仿真。圖2給 出了理想流速剖面、雜波速度剖面和雜波血流功率比(CBR)剖面。用四種流行的雜波濾波器進(jìn)行雜波抑制，對(duì)濾波后的信號(hào)再做自相關(guān)速度估計(jì)， 實(shí)驗(yàn)結(jié)果在圖3中給出。可見RED和幾何濾波器的表現(xiàn)要比DM-HPF和Hankel-SVD更出色。 RED由于初始化的需要，在起始若干點(diǎn)處的估計(jì)值發(fā)生了明顯偏差，而幾何濾波器的結(jié)果則 沒有此現(xiàn)象。圖4為實(shí)際人體頸動(dòng)脈信號(hào)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。從CFI成像結(jié)果可以看出幾何濾波器與 其他幾種方法一樣，都能有效地抑制雜波，提取出較為明顯的血管區(qū)域輪廓。表1比較了五種雜波抑制方法的時(shí)間復(fù)雜度和運(yùn)行速度。表中M為重復(fù)發(fā)射脈沖 次數(shù)，N為縱向采樣容積數(shù)。從單掃描線耗時(shí)來看，幾何濾波器要優(yōu)于Hankel-SVD和RED濾 波器，但遜于HPF和Eigenfilter。表1時(shí)間復(fù)雜度和耗時(shí)比較 由仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果可見，幾何濾波器能有效抑制雜波，相對(duì)完整地保留血流速度 剖面，是一種有效的單數(shù)據(jù)集雜波抑制方法。 1996.
參考文獻(xiàn)J.A.Jensen，超聲測(cè)量血流速度的信號(hào)處理方法.紐約劍橋大學(xué)出版社，S.Levy，微分幾何流型、曲線和曲面.紐約施普林格出版社，1988.G.Strang，線性代數(shù)導(dǎo)論.馬薩諸塞威爾斯利-劍橋出版社第二版，1997.
權(quán)利要求
一種基于幾何濾波器抑制超聲彩色血流成像中雜波的方法，其特征在于先以自相關(guān)法估計(jì)雜波運(yùn)動(dòng)速度ωc；接著用ωc構(gòu)造高維橢圓表達(dá)式的系數(shù)矩陣A；再利用奇異值分解找到A的特征向量，即為該高維橢圓的各主軸方向；最后可重建雜波子空間，得到濾波輸出；其中所述以自相關(guān)法估計(jì)雜波運(yùn)動(dòng)速度ωc的算式為 <mrow><msub> <mi>ω</mi> <mi>c</mi></msub><mo>≈</mo><mo>∠</mo><mrow> <mo>(</mo> <munderover><mi>Σ</mi><mrow> <mi>m</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn></mrow><mrow> <mi>M</mi> <mo>-</mo> <mn>2</mn></mrow> </munderover> <msup><mi>x</mi><mo>*</mo> </msup> <mrow><mo>(</mo><mi>m</mi><mo>)</mo> </mrow> <mi>x</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>m</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo> </mrow> <mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo></mrow> </mrow>其中x(m)為某一個(gè)采樣容積內(nèi)，解調(diào)后多普勒矢量信號(hào)的第m個(gè)采樣值；M為同一掃描線上的重復(fù)發(fā)射次數(shù)；上標(biāo)*表示共軛；符號(hào)∠表示取相角；所述利用ωc構(gòu)造高維橢圓表達(dá)式的系數(shù)矩陣A的算式為其中exp()表示e指數(shù)函數(shù)；j是虛數(shù)單位；所述利用奇異值分解找到A的特征向量，并構(gòu)造雜波子空間的算式為其中Q為特征向量矩陣，由M個(gè)特征向量qi構(gòu)成，i＝0，2，…，M-1；Λ為對(duì)角陣，對(duì)角線上的元素是A的M個(gè)特征值λi，i＝0，2，…，M-1；上標(biāo)H表示共軛轉(zhuǎn)置；λ0至λM-1的順序經(jīng)過調(diào)整，其滿足條件λ0≤λ1≤…≤λM-1，且q0至qM-1的順序應(yīng)與其對(duì)應(yīng)的特征值保持一致；所述重建雜波子空間得到濾波輸出的算式為 <mrow><mi>y</mi><mo>=</mo><mi>x</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>I</mi> <mo>-</mo> <munderover><mi>Σ</mi><mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn></mrow><mrow> <mi>Kc</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn></mrow> </munderover> <msub><mi>q</mi><mi>i</mi> </msub> <msubsup><mi>q</mi><mi>i</mi><mi>H</mi> </msubsup> <mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow> <mo>(</mo> <mn>4</mn> <mo>)</mo></mrow> </mrow>其中矢量x和y分別為濾波器輸入和輸出；Kc為人為設(shè)定的雜波子空間維數(shù)，一般取1或2。FSA00000149252200012.tif,FSA00000149252200013.tif,FSA00000149252200014.tif
全文摘要
本發(fā)明屬于超聲彩色血流成像技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于幾何濾波器的雜波抑制方法。本方法先用自相關(guān)法估計(jì)出雜波運(yùn)動(dòng)速度；再根據(jù)雜波運(yùn)動(dòng)速度構(gòu)造對(duì)應(yīng)的高維空間橢圓表達(dá)式，并用解析幾何的方法找出其主軸方向；最后用主軸方向構(gòu)造雜波子空間，完成雜波抑制工作。本方法與傳統(tǒng)的特征向量濾波器相比，無需構(gòu)造自相關(guān)矩陣，且具有出色的空間自適應(yīng)性能，能得到較完整的血流流速剖面，是彩色血流成像中一種高效實(shí)用的雜波抑制方法。
文檔編號(hào)A61B8/06GK101849841SQ20101019797
公開日2010年10月6日 申請(qǐng)日期2010年6月10日 優(yōu)先權(quán)日2010年6月10日
發(fā)明者尤偉, 汪源源 申請(qǐng)人:復(fù)旦大學(xué)