[发明专利]一种光声图像的多维谱分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及信号及图像处理领域，特别是一种光声图像的多维谱分析方法。

背景技术

光声图像重建的信号来源是物体在接收到光照后热膨胀时发出的超声波。与其他医学成像技术相比，用于重建的原始信号非常微弱，信噪比很低，因此基于光声信号重建后的图像质量不高是约束其应用的一个重要因素。但在医学上，光声成像技术比现有其他成像技术在辐射方面更小，在检测生物体内微小结构时更有优势，因此已经成为当前医学成像的一个研究热点。

目前，光声图像重建的研究大多围绕重建算法，其主要目的是重建出更清晰的图像。提高图像质量固然有助于医学分析和诊断，但医学诊断和治疗最终需要的是能够反映生物体是否发生病变的信息及发生病变的具体位置。而从已重建的光声图像入手，研究多维谱分析技术将有助于进行医学临床诊断和提取诊疗信息。

发明内容

发明目的：本发明所要解决的技术问题是针对光声重建得到的光声图像无法准确的提供生物体是否发生病变的信息及发生病变的具体位置等问题，提供一种光声图像的多维谱分析方法。

为了解决上述技术问题，本发明公开了一种光声图像的多维谱分析方法，包括以下步骤：

步骤一，以实际病变组织重建得到的光声图像上的每一个像素为基础，切割一个像素块；

步骤二，计算该像素块的二维实数功率谱；

步骤三，用待定系数的二次曲面去拟合该像素块的二维实数功率谱，得到最佳拟合曲面的多种参数值；

步骤四，针对每个像素块，将得到的同种参数值组合成多个参数矩阵，并以图像方式显示，以便建立这些图像与病变组织之间的对应关系。

本发明中，优选地，所述步骤一以实际病变组织重建得到的光声图像中的每个像素为基础，以当前像素点为中心(或一角)切割出一块长宽为M×N的像素块，其中M、N的取值通常可根据实际光声成像中病变组织的大小来选取，选取尺寸应与病变组织大小相当。对于图像边界区域可以简单的忽略或先对边界进行对称处理后再切割。

本发明中，优选地，所述步骤二以切割得到的M×N像素块为基础，计算其二维实数功率谱。

本发明中，优选地，所述步骤三中针对每个像素，使用待定系数的二次曲面去拟合该像素块的二维实数功率谱，并记录得到最佳拟合曲面时的多个参数值。

本发明中，优选地，所述步骤四将不同像素块对应拟合得到的参数中的同类型参数组合成一个参数矩阵并以图像方式显示，通过建立这些图像与实际病变组织之间的对应关系，能更好的了解重建得到的光声图像是否发生病变及发生病变的具体位置。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。

图1是本发明方法的流程图。

图2是光声图像中某一像素对应的像素块切割示意图。

图3是典型的像素块二维实数功率谱的三维显示图。

图4是二维实数功率谱进行二次曲面拟合后的结果图。

具体实施方式：

本发明以光声信号重建后的光声图像为基础，计算每个像素块的二维实数功率谱，并用二次曲面进行拟合，得到用于分析光声图像与病变组织关系的多种参数矩阵。

如图1所示，本发明公开了一种光声图像的多维谱分析方法，包括以下步骤：

步骤一，以实际病变组织重建得到的光声图像上的每一个像素为基础，切割一个像素块；

步骤二，计算该像素块的二维实数功率谱；

步骤三，用待定系数的二次曲面去拟合该像素块的二维实数功率谱，得到最佳拟合曲面的多种参数值；

步骤四，针对每个像素块，将得到的同种参数值组合成多个参数矩阵，并以图像方式显示，以便建立这些图像与病变组织之间的对应关系。

本发明中，步骤一，以实际病变组织重建得到的光声图像为基础，遍历其中的每一个像素，并以该像素为中心(或一角)，切割出一块M×N大小的像素块，其中M、N的取值通常可根据实际光声成像中病变组织的大小来选取，选取尺寸应与病变组织大小相当，如图2所示。对于图像边界区域，可以选择忽略不能切割出像素块的像素，也可以通过对边界进行对称扩充后再进行像素块的切割。

本发明中，步骤二，计算步骤一中切割得到的像素块的二维实数功率谱，首先计算该像素块的二维快速傅里叶变换(FFT)，可利用公式(1)计算得到：