本發(fā)明涉及超聲彈性成像技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于可變?yōu)V波器長度的超聲彈性成像方法。

背景技術(shù)：

生物組織的彈性特性，與組織的病理學(xué)狀態(tài)緊密相關(guān)，具有重要的臨床應(yīng)用。超聲彈性成像能無創(chuàng)定性定量生物組織的彈性，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)成像模態(tài)的不足，具有廣闊的應(yīng)用前景。應(yīng)變計算是超聲彈性成像技術(shù)的關(guān)鍵步驟，計算準(zhǔn)確度將直接影響成像質(zhì)量。從數(shù)學(xué)理論的角度，位移到應(yīng)變的計算相當(dāng)于一個數(shù)值微分的過程，即應(yīng)變是位移的梯度。數(shù)值微分操作被當(dāng)作一個數(shù)字差分濾波器。然而，數(shù)值微分操作是一個不穩(wěn)定和危險的操作，因為它對信號的噪聲或誤差非常敏感，具有明顯的放大作用，即很小的噪聲或誤差就會引起數(shù)值微分結(jié)果的很大誤差。

Savitzky-Golay差分濾波器(SG差分濾波器)的基本思想是移動、滑動、局部、分段、逐點(diǎn)多項式擬合，具有計算過程清晰簡潔，濾波器系數(shù)容易獲取，濾波器長度可以設(shè)置為任意值等諸多優(yōu)點(diǎn)，能很好的應(yīng)用于彈性成像中的應(yīng)變計算。其中，SG差分濾波器長度是影響應(yīng)變計算結(jié)果的一個關(guān)鍵參數(shù)。如果濾波器長度設(shè)置過短，則會增加應(yīng)變計算錯誤率。反之，則會降低應(yīng)變彈性圖的分辨率，即會降低目標(biāo)檢測能力。因此，設(shè)置一個最優(yōu)的濾波器長度是在超聲彈性成像中準(zhǔn)確計算應(yīng)變的一個關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)利用SG差分濾波器計算應(yīng)變，對濾波器長度都是設(shè)置為固定值，這在力學(xué)線性環(huán)境下，能取得較為滿意的結(jié)果。但實際上生物組織是力學(xué)非線性，特別是對于含有異物(如腫瘤)的生物組織，周圍組織與異物之間彈性差值更明顯，射頻數(shù)據(jù)采集環(huán)境復(fù)雜，獲取的被測區(qū)域射頻數(shù)據(jù)在各處的噪聲含量都不一樣。此時，采用固定的濾波器長度，成像質(zhì)量會不佳。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本申請通過提供一種基于可變?yōu)V波器長度的超聲彈性成像方法，以解決采用固定濾波器長度而造成的成像質(zhì)量不佳的技術(shù)問題。

為解決上述技術(shù)問題，本申請采用以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：

一種基于可變?yōu)V波器長度的超聲彈性成像方法，包括如下步驟：

S1：根據(jù)變形前后兩幀超聲射頻信號，利用數(shù)值優(yōu)化算法計算出位移場；

S2：利用濾波器長度為固定值的SG差分濾波器對位移場進(jìn)行差分運(yùn)算，得出初應(yīng)變場；

S3：對初應(yīng)變場進(jìn)行差分運(yùn)算求出含有異物邊界信息的應(yīng)變梯度場；

S4：通過映射函數(shù)對應(yīng)變梯度場的絕對值進(jìn)行線性變換，得出與異物邊界信息相關(guān)的濾波器長度分布場；

S5：按照濾波器長度分布場，對步驟S1中求出的位移場進(jìn)行SG差分濾波器差分運(yùn)算，得出最終的應(yīng)變場。

進(jìn)一步地，步驟S1中的數(shù)值優(yōu)化算法具體為：

假設(shè)圖像窗口在運(yùn)動前后滿足仿射變換關(guān)系，運(yùn)動前窗口中的任意一點(diǎn)P(x,y)對應(yīng)于運(yùn)動后窗口中點(diǎn)Q(x′,y′)，兩者的坐標(biāo)滿足：

式中，向量為窗口的移動和變形，u，v為剛體位移，為窗口的應(yīng)變，即窗口的一階變形，將目標(biāo)函數(shù)Ob(V_rs)最小化即可同時得到向量V_rs中的6個參數(shù)值，其中，目標(biāo)函數(shù)

進(jìn)一步地，步驟S2中采用1階或2階多項式擬合的SG差分濾波器進(jìn)行應(yīng)變計算，假設(shè)SG差分濾波器的長度為2M+1，則1階或2階多項式擬合的SG差分濾波器的輸入輸出關(guān)系為：

進(jìn)一步地，步驟S4中的映射函數(shù)為：FL_var＝round{ζ[1-(1-σ)Φ]}，F(xiàn)L_var為濾波器長度，round()為四舍五入函數(shù)，式中，ζ為一常數(shù)，σ為調(diào)整因子，Φ為應(yīng)變梯度歸一化函數(shù)，式中，MB為應(yīng)變梯度場，MB_max為應(yīng)變梯度場的最大值，MB_min為應(yīng)變梯度場的最小值。

可選地，調(diào)整因子σ取值為0.05～0.95。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請?zhí)峁┑募夹g(shù)方案，具有的技術(shù)效果或優(yōu)點(diǎn)是：本發(fā)明獲取的應(yīng)變圖中的運(yùn)動邊界更清晰，計算域內(nèi)CNR值更高，具有更優(yōu)的目標(biāo)檢測能力。

附圖說明

圖1(a)為彈性圖軸線上的位移曲線圖；

圖1(b)為不同濾波器長度下的SG差分濾波器對應(yīng)圖1(a)的應(yīng)變曲線圖；

圖2(a)為物理模型中A-line的位置示意圖；

圖2(b)為對應(yīng)A-line的位移曲線圖；

圖2(c)為對應(yīng)A-line的理想應(yīng)變曲線圖；

圖2(d)為對應(yīng)A-line的理想應(yīng)變梯度曲線圖；

圖3為本發(fā)明的流程圖；

圖4(a)為單異物體模的側(cè)向軸線上的應(yīng)變曲線圖；

圖4(b)為單異物體模的軸向軸線上的應(yīng)變曲線圖；

圖4(c)為單異物體模的CNR圖；

圖5(a)為離體組織的側(cè)向軸線上的應(yīng)變曲線圖；

圖5(b)為離體組織的軸向軸線上的應(yīng)變曲線圖；

圖5(c)為離體組織的CNR圖。

具體實施方式

本申請實施例通過提供一種基于可變?yōu)V波器長度的超聲彈性成像方法，以解決采用固定濾波器長度而造成的成像質(zhì)量不佳的技術(shù)問題。

為了更好的理解上述技術(shù)方案，下面將結(jié)合說明書附圖以及具體的實施方式，對上述技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)的說明。

實施例

噪聲或誤差一般表現(xiàn)為高頻成分，理論分析與實驗研究表明，采用低通數(shù)字差分器SG差分濾波器進(jìn)行應(yīng)變計算，能夠取得較好的效果。

SG差分濾波器的屬性與多項式的階次以及濾波器長度相關(guān)。濾波器長度越長，多項式的階次越低，濾波器的噪聲放大因子(濾波器系數(shù)的平方和)越小。

本實施例采用1或2階多項式擬合的SG差分濾波器進(jìn)行應(yīng)變計算研究。假設(shè)濾波器的長度為2M+1，1或2階多項式擬合的SG差分濾波器的輸入輸出關(guān)系可以表示為：

采用濾波器長度較長的SG差分濾波器能有效的去除噪聲，但同時降低了目標(biāo)檢測能力。假設(shè)一彈性圖軸線上的位移曲線如圖1(a)所示，利用不同濾波器長度下的SG差分濾波器對該曲線進(jìn)行應(yīng)變計算，結(jié)果如圖1(b)所示。從圖1(b)可看出，隨著濾波器長度的增加，應(yīng)變曲線的運(yùn)動邊界(即背景組織與異物之間的邊界)就越平滑，即目標(biāo)檢測能力就越低。

從以上分析可知，SG差分濾波器長度是影響彈性成像質(zhì)量的一個關(guān)鍵因素。不同于以往通過設(shè)置固定濾波器長度的方法計算應(yīng)變，本發(fā)明通過獲取的應(yīng)變梯度作為反饋參數(shù)，并利用一個映射函數(shù)得到一個可變的濾波器長度分布場，再據(jù)此進(jìn)行應(yīng)變計算。所謂應(yīng)變梯度，即是對位移的二次差分結(jié)果。定義超聲數(shù)據(jù)圖像軸向上的一條軸線為“A-line”，則A-line對應(yīng)的位移、應(yīng)變、應(yīng)變梯度的演化過程如圖2所示。位移、應(yīng)變、應(yīng)變梯度都包含有異物的位置信息，但應(yīng)變梯度更能量化和定位異物的邊界。

基于上述理論，本發(fā)明提出了一種基于可變?yōu)V波器長度的超聲彈性成像方法，如圖3所示，包括如下步驟：

S1：根據(jù)變形前后兩幀超聲射頻信號，利用數(shù)值優(yōu)化算法計算出位移場；

數(shù)值優(yōu)化算法具體為：

假設(shè)圖像窗口在運(yùn)動前后滿足仿射變換關(guān)系，運(yùn)動前窗口中的任意一點(diǎn)P(x,y)對應(yīng)于運(yùn)動后窗口中點(diǎn)Q(x′,y′)，兩者的坐標(biāo)滿足：

式中，向量為窗口的移動和變形，u，v為剛體位移，為窗口的應(yīng)變，即窗口的一階變形，將目標(biāo)函數(shù)Ob(V_rs)最小化即可同時得到向量V_rs中的6個參數(shù)值，其中，目標(biāo)函數(shù)

S2：利用濾波器長度為固定值的SG差分濾波器對位移場進(jìn)行差分運(yùn)算，得出初應(yīng)變場；

即采用1階或2階多項式擬合的SG差分濾波器進(jìn)行應(yīng)變計算，假設(shè)SG差分濾波器的長度為2M+1，則1階或2階多項式擬合的SG差分濾波器的輸入輸出關(guān)系為：

S3：對初應(yīng)變場進(jìn)行差分運(yùn)算求出含有異物邊界信息的應(yīng)變梯度場；

S4：通過映射函數(shù)對應(yīng)變梯度場的絕對值進(jìn)行線性變換，得出與異物邊界信息相關(guān)的濾波器長度分布場；

映射函數(shù)為：FL_var＝round{ζ[1-(1-σ)Φ]}，F(xiàn)L_var為濾波器長度，round()為四舍五入函數(shù)，式中，ζ為一常數(shù)，σ為調(diào)整因子，Φ為應(yīng)變梯度歸一化函數(shù)，式中，MB為應(yīng)變梯度場，MB_max為應(yīng)變梯度場的最大值，MB_min為應(yīng)變梯度場的最小值調(diào)整因子σ取值為0.05～0.95。

S5：按照濾波器長度分布場，對步驟S1中求出的位移場進(jìn)行SG差分濾波器差分運(yùn)算，得出最終的應(yīng)變場。

此時的濾波器長度為可變值，即計算矩陣中，每個計算位置所對應(yīng)的濾波器長度值為S4中求出的濾波器長度分布場中相對應(yīng)位置的濾波器長度值。

由于對比度噪聲比(contrast-to-noise ratio,CNR)結(jié)合了彈性圖中的噪聲和對比狀態(tài)，本實施例選用該參數(shù)來評估目標(biāo)檢測能力。在背景組織包含有異物的模型的CNR可表示為：式中，μ_sb為背景組織的彈性值的均值，μ_st為異物的彈性值的均值，為背景組織的彈性值的標(biāo)準(zhǔn)差，為異物的彈性值的標(biāo)準(zhǔn)差。

為了進(jìn)一步驗證本發(fā)明的顯著效果，接下來將通過體模實驗和離體組織實驗進(jìn)行驗證。

體模實驗是在一個仿生物組織彈性體模上進(jìn)行(model 049A,CIRS Inc.,Norfolk,VA,USA)。體模中背景組織的彈性模量為25±6kPa(均值±標(biāo)準(zhǔn)差)，內(nèi)嵌異物的彈性模量為80±12kPa(均值±標(biāo)準(zhǔn)差)，內(nèi)嵌異物的直徑為6.5mm。

采用一個Philips iU22超聲系統(tǒng)(Philips Medical Systems,Bothell,WA,USA)采集超聲射頻數(shù)據(jù)，采樣頻率為32MHz，軸向分辨率為0.0241mm，側(cè)向分辨率為0.1187mm。獲取持續(xù)壓縮體模過程中的5幀射頻數(shù)據(jù)，并選取其中兩幀數(shù)據(jù)用于應(yīng)變計算。

本實施例方法與傳統(tǒng)固定濾波器長度方法在軸線上的應(yīng)變曲線如圖4所示。由圖4(a)側(cè)向軸線上的應(yīng)變曲線和圖4(b)軸向軸線上的應(yīng)變曲線可看出，相比于固定濾波器長度，本實施例方法獲取的應(yīng)變曲線更平滑，邊界處更銳利。圖4(c)為分別基于固定濾波器長度方法和本實施例方法的CNR計算結(jié)果，基于可變?yōu)V波器長度的SG差分濾波器方法的CNR高于固定濾波器長度方法的計算值，圖中固定濾波器長度為2M+1。

離體組織實驗在離體的豬肝上進(jìn)行，利用無水乙醇可以使蛋白質(zhì)變性的原理來使肝臟組織產(chǎn)生損傷。本次實驗中注射的無水乙醇(Bei Hua Fine Chemicals Co,Ltd,Beijing,China)濃度為99.9％，注射劑量約2mL，并認(rèn)為注射約5分鐘后，注射酒精部位肝臟組織蛋白質(zhì)變性成功，形成損傷。

一個帶有VF10-5探頭的Sonoline Antares系統(tǒng)(Siemens Medical Solutions USA,Inc,Mountain View,CA)被用于本次實驗。通過該系統(tǒng)的超聲開放接口(ultrasound research interface,URI)采集原始射頻數(shù)據(jù)。在擠壓的過程中同時以40MHz的采樣率采集9幀連續(xù)的射頻數(shù)據(jù)。本次試驗中選取其中的兩幀數(shù)據(jù)用于應(yīng)變計算。

本實施例方法與傳統(tǒng)固定濾波器長度方法在含乙醇損傷的離體豬肝上的軸線上的應(yīng)變曲線以及計算域內(nèi)的CNR計算結(jié)果如圖5所示。由圖5(a)側(cè)向軸線上的應(yīng)變曲線和圖5(b)軸向軸線上的應(yīng)變曲線可看出，相比于固定濾波器長度，本實施例方法獲取的應(yīng)變曲線更平滑，邊界處更銳利。圖5(c)為分別基于固定濾波器長度方法和本實施例方法的CNR計算結(jié)果，本實施例方法的CNR高于固定濾波器長度方法的計算值。

本申請的上述實施例中，通過提供一種基于可變?yōu)V波器長度的超聲彈性成像方法，首先根據(jù)變形前后的兩幀RF信號，利用數(shù)值優(yōu)化算法，計算出位移；然后通過傳統(tǒng)固定濾波器長度的方法計算出初應(yīng)變；再對該應(yīng)變場進(jìn)一步差分運(yùn)算求出應(yīng)變梯度，并對此線性變換得到可變的SG差分濾波器長度分布；最后，結(jié)合前面計算出的位移值與濾波器長度分布計算得到最終應(yīng)變場。本發(fā)明獲取的應(yīng)變圖中的運(yùn)動邊界更清晰，計算域內(nèi)CNR值更高，具有更優(yōu)的目標(biāo)檢測能力。

應(yīng)當(dāng)指出的是，上述說明并非是對本發(fā)明的限制，本發(fā)明也并不僅限于上述舉例，本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的實質(zhì)范圍內(nèi)所做出的變化、改性、添加或替換，也應(yīng)屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。