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基于超聲rf背散射信號時頻分析的彈性參數(shù)成像方法

文檔序號:10669914閱讀:516來源:國知局
基于超聲rf背散射信號時頻分析的彈性參數(shù)成像方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于超聲RF背散射信號時頻分析的彈性參數(shù)成像方法,包括以下步驟:1、使用寬頻超聲線陣探頭掃描活體肝組織,獲取超聲回波RF背散射信號;2、解調(diào)超聲回波RF背散射信號并顯示B型圖;3、選擇適當大小的ROI感興趣區(qū),大小設(shè)置為MXW;4、計算每一條掃描線的三層小波包分解,獲取各個子頻帶能量譜序列;5、采用基于最小二乘法的四階多項式擬合子頻帶能量譜序列,獲取每條掃描線的彈性參量;6、計算ROI內(nèi)所有掃描線的彈性參量的均值;7、將獲得的均值映射為成像灰度,疊加在原B型圖相應(yīng)ROI位置上,實現(xiàn)ROI的彈性成像。具有能更好地反映肝組織微結(jié)構(gòu)的特征等優(yōu)點。
【專利說明】
基于超聲RF背散射信號時頻分析的彈性參數(shù)成像方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及一種超聲醫(yī)學(xué)技術(shù),特別涉及一種基于超聲RF背散射信號時頻分析的 彈性參數(shù)成像方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 肝組織的彈性或硬度改變與肝纖維化和肝硬化密切相關(guān)。而超聲彈性成像技術(shù)是 觀察生物組織軟硬度的低成本、無損和簡便的影像檢查手段。
[0003] 目前超聲彈性成像方法主要分為兩大類,靜態(tài)彈性成像技術(shù)和動態(tài)彈性成像技 術(shù),主要采用組織應(yīng)變率和彈性模量作為成像參數(shù),而且已經(jīng)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)臨床。但是,它們 仍需要改進。主要原因是:(1)靜態(tài)彈性成像采用人工方式去模擬勻速加壓,不可避免地會 受到人為因素的影響,產(chǎn)生的應(yīng)變和位移可以隨著壓力大小,頻率快慢的不同而變化,從而 導(dǎo)致生成的圖像也會隨之變化,并且該方法只適合于淺表器官的檢查,即使是利用呼吸引 起位移的準靜態(tài)彈性成像,也會因為假定了邊界是無限的理想條件而帶來測量誤差,因此 靜態(tài)彈性成像是一種定性影像檢查手段,臨床應(yīng)用受限。(2)動態(tài)彈性成像首先使用了較高 功率的超聲波激勵組織,使之在超聲輻射力作用下產(chǎn)生剪切波,通過采用超高速平面波捕 捉在剪切波傳播中組織的位移,估計剪切波速度,在此計算中是假定了成像組織滿足密度 一致性并且各向同性的條件,但實際上生物的組織密度可能不一致,而且大多是各向異性, 從而計算出的彈性模量會存在不同程度的誤差;同時,高功率的激勵超聲波有可能對人體 造成一定程度的損害,目前在醫(yī)學(xué)臨床中頗受爭議;另一方面該技術(shù)使用了超高速成像技 術(shù),因此對超聲探頭和系統(tǒng)的要求較高,從而增加了探頭和相關(guān)處理部分的制造成本。 [0004]近年來,有國外學(xué)者提出利用超聲RF背散射信號進行時頻分析,利用聲譜提取出 與組織彈性密切相關(guān)的特征參量,并針對不同硬度的體模(楊氏模量分別為9.18kPa, 39.90kPa,129.27kPa)進行了實驗,實驗結(jié)果證明,采用超聲RF背散射信號時頻分析獲取的 特征參量可以有效區(qū)分不同硬度的體模,區(qū)分度可以達到81.28%,但是并沒有利用這些彈 性參量進行超聲成像的研究。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點與不足,提供一種基于超聲RF背散射信號 時頻分析的彈性參數(shù)成像方法,該彈性參數(shù)成像方法采用了常見的B超檢查中獲取的背散 射回波RF信號,利用基于小波包分解的時頻分析方法,提取與肝組織軟硬度相關(guān)的組織特 征,以此特征作為成像參數(shù)映射為成像灰度,對組織彈性進行成像。
[0006] 本發(fā)明的目的通過下述技術(shù)方案實現(xiàn):一種基于超聲RF背散射信號時頻分析的彈 性參數(shù)成像方法,包括以下步驟:
[0007] (1)使用寬頻超聲線陣探頭掃描活體肝組織,獲取超聲回波RF背散射信號;
[0008] (2)解調(diào)超聲回波RF背散射信號并顯示B型圖;
[0009] (3)選擇適當大小的R0I感興趣區(qū),大小可以設(shè)置為MXW,即Μ條掃描線,每條掃描線 有W個采樣點;
[0010] (4)取R0I內(nèi)的第m(m = 0,初始狀態(tài))條聲束進行基于Mallat算法的三層小波包分 解,小波基選取Daubechiesie,提取八個子頻帶的能量譜序列。小波包分解中,分解層數(shù)的 增加可以讓信號的高頻成分和低頻成分的分解都達到很精細的程度,經(jīng)過N層小波包分解 之后,原信號的能量被分解到2 N個正交頻帶上,在這里N=3,所以產(chǎn)生八個子頻帶分解系數(shù) 序列,子頻帶分解系數(shù)序列的集合記作{SN,j(k)}。其中,k = 0,1,2,…(W/2n)_1,j = 0,1,2, 3,S^(k)為掃描線序列經(jīng)過小波包分解到第N層的第j個子頻帶中的第k個分解系 數(shù),每個子頻帶共有f個分解系數(shù),j為小波包分解到第N層的第j個子頻帶;
[0011] (5)上一步獲取的SN,j(k)所對應(yīng)的子頻帶能量譜序列集合記作{E N,j(k)},EN,j(k) 的計算公式如下:
[0012]
[0013]其中,En, j(k)表示分解到第N層的第j個子頻帶中的第k個分解系數(shù)的能量值。取出 如下序列
|對上述序列點進行基于最小二乘法的四階 多項式擬合,公式如下:
[0014] P(x)=A+Bx+Cx2+Dx3+Ex4,
[0015] 取出彈性參量A;
[0016] (6)從k = 0開始,令k = k+l,重復(fù)步驟(5),得到彈性參量A的序列
[0017]
直到k=(W/2N)_l終止。將彈性參量序列A求取一階均值,于 是得到這條掃描線的彈性參量:? ,公式如下:
[0018]
[0019] (7)第!11條掃描線的彈性參量,記作1,其中,111 = 0,1,2廣,-1。重復(fù)步驟(4)(5) (6),求得每一條掃描線的彈性參量,因此Μ條掃描線的彈性參量組成彈性參量序列 ,計算R0I內(nèi)所有掃描線的彈性參量均值ΕΤ,計算公式如下:
[0020]
[0021] ET即為所求的整個R0I區(qū)域的彈性參量均值;
[0022] (8)將整個R0I區(qū)域的彈性參量均值ET,按照一定比例進行調(diào)整,映射為成像灰度, 計算公式如下:
[0023]
[0024] 將瓦作為該R0I的象素值,疊加在原B型圖相應(yīng)位置上,實現(xiàn)R0I的彈性成像。其中 α為比例參數(shù),根據(jù)具體反的值進行調(diào)整,這里并沒有統(tǒng)一的標準,在實施例中根據(jù)具體情 況而定。
[0025] 本發(fā)明首先使用寬頻超聲線陣探頭掃描活體人體肝組織,用同一探頭接收超聲回 波射頻RF背散射信號;解調(diào)并且顯示其Β型圖,選取感興趣區(qū)R0I;對R0I內(nèi)的每一條掃描線 做三層小波包分解,提取各個子頻帶能量譜序列;采用四階多項式擬合能量譜序列,獲取每 條掃描線的彈性參量;將R0I內(nèi)所有掃描線的彈性參量平均,均值映射為成像灰度,象素值 和參數(shù)值成比例關(guān)系,疊加在原Β型圖的相應(yīng)位置,實現(xiàn)R0I的彈性新參數(shù)成像。本發(fā)明首次 提出基于超聲RF背散射信號時頻分析的肝組織彈性新參數(shù)成像方法,能更好地反映肝組織 微結(jié)構(gòu)的特征。
[0026] 本發(fā)明相對于現(xiàn)有技術(shù)具有如下的優(yōu)點及效果:
[0027] 1、本發(fā)明首次提出基于超聲RF背散射信號時頻分析的肝組織彈性新參數(shù)成像方 法,為臨床肝硬化診斷以及監(jiān)測提供了參考。
[0028] 2、本發(fā)明首次提出采用超聲RF背散射信號的時頻特性,提取反映肝組織彈性的參 量,并實現(xiàn)反映彈性的新參數(shù)成像,無須增加額外成本,無損,簡便,低成本。
【附圖說明】
[0029]圖1是本發(fā)明方法的流程圖。
[0030] 圖2是肝組織Β型圖。
[0031]圖3是小波包分解的示意圖。
[0032]圖4是彈性參量獲取原理示意圖。
[0033]圖5a是正常肝組織感興趣區(qū)R0I的超聲彈性新參數(shù)成像圖。
[0034]圖5b是肝硬化肝組織感興趣區(qū)R0I的超聲彈性新參數(shù)成像圖。
【具體實施方式】
[0035]下面結(jié)合實施例及附圖對本發(fā)明作進一步詳細的描述,但本發(fā)明的實施方式不限 于此。
[0036] 實施例
[0037] 如圖1所示,本實施例基于超聲RF背散射信號時頻分析的肝組織彈性參量成像方 法詳述如下。
[0038] 本實施例使用了加拿大Ultrasonix公司生產(chǎn)的Sonix TOUCH及中心頻率為6·6ΜΗζ 的寬頻線陣超聲探頭掃描肝臟包膜下的肝組織區(qū)域,獲取超聲回波RF背散射信號。
[0039]我們對獲取的超聲回波RF背散射信號進行希爾伯特解調(diào)并顯示其超聲B型圖,如 圖2所示。
[0040] 在超聲B型圖上選取大小為20X256的R0I,得到了R0I區(qū)域內(nèi)的20條掃描線,每條掃 描線的采樣點為256,我們對每一條掃描線進行基于Mallat算法的三層小波包分解,如圖3 所示,小波基選取Daubechiesl6,得到八個子頻帶的分解系數(shù)序列,從而計算出子頻帶能量 譜序列。
[0041] 利用基于最小二乘法的四階多項式擬合我們獲取的子頻帶能量譜序列,如圖4所 示,提取擬合系數(shù)A,計算由A組成的序列的均值,得到該掃描線的彈性參量整個R0I內(nèi)所 有掃描線的彈性參量組成彈性參量序列不...?,. . ,其中m表示為第m條掃描線,整 個ROI共有20條掃描線。
[0042] 計算R0I內(nèi)彈性參量序列的均值,計算如下:
[0043]
[0044]將整個R0I區(qū)域的彈性參量均值ET,按照一定比例進行調(diào)整,映射為成像灰度。在 我們的實驗研究中,正常肝樣本49例,肝硬化樣本41例,正常肝樣本ET的變化范圍在 450.7755~559.7487,肝硬化樣本ET的變化范圍在589.6099~680.3542。我們選擇比例參 數(shù)α = 1200計算R0I圖像灰度五f,可以實現(xiàn)在原B超圖上疊加彈性影像,如圖5a所示,可見新 參數(shù)成像灰階反映了組織彈性,可以區(qū)分正常和肝硬化樣本,如圖5b所示,R0I圖像灰度元 的計算如下:
[0045]
[0046] 上述實施例為本發(fā)明較佳的實施方式,但本發(fā)明的實施方式并不受上述實施例的 限制,其他的任何未背離本發(fā)明的精神實質(zhì)與原理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡化, 均應(yīng)為等效的置換方式,都包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 基于超聲RF背散射信號時頻分析的彈性參數(shù)成像方法,其特征在于,包括以下步驟: (1) 使用寬頻超聲線陣探頭掃描活體肝組織,獲取超聲回波RF背散射信號; (2) 解調(diào)超聲回波RF背散射信號并顯示B型圖; (3) 選擇適當大小的ROI感興趣區(qū),大小設(shè)置為MXW,即M為掃描線數(shù),W為每條掃描線上 的采樣點數(shù); (4) 計算每一條掃描線的三層小波包分解,獲取各個子頻帶能量譜序列; (5) 采用基于最小二乘法的四階多項式擬合子頻帶能量譜序列,獲取每條掃描線的彈 性參量; (6) 計算ROI內(nèi)所有掃描線的彈性參量的均值; (7) 將獲得的均值映射為成像灰度,疊加在原B型圖相應(yīng)ROI位置上,實現(xiàn)ROI的彈性成 像。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于超聲RF背散射信號時頻分析的彈性參數(shù)成像方法,其特 征在于,所述步驟(4)中,獲取子頻帶能量譜序列的方法如下:設(shè)感興趣區(qū)ROI大小為MXW, 擁有M條掃描線,對每一條掃描線進行基于Mai lat算法的小波包分解,小波基選擇 Daubechiesl6; 小波包分解中,分解層數(shù)的增加讓信號的高頻成分和低頻成分的分解都達到很精細的 程度;掃描線序列經(jīng)過N層小波包分解之后,N表示小波包分解的層數(shù),可以得到信號在任一 頻段的特征信息,即原信號的能量被分解到2 N個正交頻帶上,其中,N = 3,所以產(chǎn)生八個子 頻帶分解系數(shù)序列;子頻帶分解系數(shù)序列的集合記作{S^(k)},對應(yīng)的子頻帶能量譜序列 集合記作{EN,j(k)};能量序列的連續(xù)計算公式如下:式中:S^(t)為信號經(jīng)過小波包分解至第N層的第j個子頻帶中時刻t的幅值,j為小波 包分解到第N層的第j個子頻帶;ENjt)表示信號分解到第N層的第j個子頻帶中時亥Ijt的能 量值; 離散形式表現(xiàn)為:式中,S^(k)為掃描線序列經(jīng)過小波包分解到第N層的第j個子頻帶中的第k個分解系 數(shù),每個子頻帶共有個分解系數(shù),j為小波包分解到第N層的第j個子頻帶;EN」(k)表示分 解到第N層的第j個子頻帶中的第k個分解系數(shù)的能量值;其中,k = 0,1,2,…(W/2n)-1,j = 0,1,2,3,."2n-1。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于超聲RF背散射信號時頻分析的彈性參數(shù)成像方法,其特 征在于,所述步驟(5)中,獲取每條掃描線的彈性參量的方法如下:獲得了一條掃描線的子 頻帶能量譜序列集合{ENu(k)}后,取出如下序列[心⑷,...心:、,(幻1,對上 述序列點進行基于最小二乘法的四階多項式擬合,公式如下: P(x) =A+Bx+Cx2+Dx3+Ex4? 取出彈性參量A,從k = 0開始,令k = k+l,重復(fù)上述步驟,得到彈性參量A的序列 |為,4,4^1^^1|,直到1^=(1/24-1終止;將4序列求取一階均值,于是得到這條掃描線 的彈性參量d,公式如下:4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于超聲RF背散射信號時頻分析的彈性參數(shù)成像方法,其特 征在于,所述步驟(6)中,計算ROI內(nèi)所有掃描線的彈性參量均值的方法如下:獲得了第m條 掃描線的彈性參量,記作了,其中,m = 0,1,2, 一M-l ;M條掃描線組成彈性參量序列 m ,計算ROI內(nèi)所有掃描線的彈性參量均值ET,計算公式如下:ET即為所求的整個R0I區(qū)域的彈性參量均值。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于超聲RF背散射信號時頻分析的彈性參數(shù)成像方法,其特 征在于,所述步驟(7)中,實現(xiàn)超聲彈性新參數(shù)成像的方法如下:根據(jù)權(quán)利要求1中所述的超 聲RF背散射信號時頻分析的肝組織新參數(shù)成像方法,步驟(6)獲取了整個R0I區(qū)域的彈性參 量均值ET,按照一定比例進行調(diào)整,映射為成像灰度,計算公式如下:將巧作為該R0I的象素值,疊加在原B型圖相應(yīng)位置上,實現(xiàn)R0I的彈性成像,其中,a根 據(jù)具體有效的彈性參數(shù)進行調(diào)整。
【文檔編號】A61B8/08GK106037799SQ201610471908
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年6月22日
【發(fā)明人】林春漪, 潘浩
【申請人】華南理工大學(xué)
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