[发明专利]实现超声彩色多普勒血流成像的壁滤波方法及系统有效

专利信息
申请号: 201510542190.4 申请日: 2015-08-28
公开(公告)号: CN105212963B 公开(公告)日: 2018-02-06
发明(设计)人: 凌涛;陈惠人 申请(专利权)人: 飞依诺科技(苏州)有限公司
主分类号: A61B8/00 分类号: A61B8/00
代理公司: 苏州威世朋知识产权代理事务所(普通合伙)32235 代理人: 杨林洁
地址: 215123 江苏省苏州市工业*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 实现 超声 彩色 多普勒 血流 成像 滤波 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明属于超声诊断成像领域,涉及一种实现超声彩色多普勒血流成像的壁滤波方法及系统。

背景技术

超声成像因为其无创性、实时性、操作方便、价格便宜等诸多优势,使其成为临床上应用最为广泛的诊断工具之一。超声成像最主要的两种功能模式分别是组织黑白(B)模式和彩色血流(CF)模式,B模式根据组织不同深度的反射信号强度进行成像,反射信号强度越大则图像灰度值越大,反之则图像灰度值越小;CF模式则计算由于多普勒效应引起的超声信号频移,通过频移得到血流速度并用不同的颜色(红、蓝)和深浅表示,从而得到实时的彩色血流图像,通常该彩色血流图象附加在B模式图像上一起显示。

如图1所示,图1为超声彩色多普勒血流成像的简化处理流程示意图,在该过程中,I/Q信号首先经过壁滤波处理滤除静止或缓慢蠕动的组织信号,然后进行自相关运算得到N、D、R(0),再对每帧N、D、R(0)进行空间平滑滤波,然后计算出血流速度、能量、方差。

本实施方式中,其中,I和Q分别是超声多普勒血流信号的同相分量和正交分量,ps是对同一扫查线重复扫查的次数,为保证一定的帧频和计算精度,ps的取值范围通常在8~24之间。

该超声彩色多普勒血流成像过程中,壁滤波是超声彩色多普勒血流成像中必不可少的核心步骤,其主要作用是最大程度上滤除和抑制杂波,也即静止或缓慢蠕动的组织低频信号,杂波信号相对于血流信号具有能量高、频率低的特点,壁滤波器通常是一个高通滤波器,拥有合适的截止频率、足够的衰减系数,实际应用中要求滤波器的截止频率可调,进一步的,为了保证彩色血流成像的实时性(足够的帧频),同一扫查线重复扫查的次数通常不能太高,实际应用中数据长度一般都小于24,这给超声彩色多普勒血流成像过程中实现壁滤波的壁滤波器设计带来了很大的挑战。

目前,常用的壁滤波器主要有三种,FIR filter、IIR filter、Regression filter;

FIR滤波器简单,但也有较为明显的缺陷,经过FIR滤波器的处理后,数据的有效点数有一定的损失,损失的点数为滤波器阶次,当滤波器阶次较低时,过渡带太宽,滤波效果不理想;滤波器阶次较高时(不能超过数据长度),数据损失点数太多,增加了血流参数估计的误差。

IIR滤波器的特点是过渡带较窄,在较低的阶次下即可获得较好的滤波效果,但其暂态响应较长,因此在多普勒血流信号较短的数据长度下,暂态响应将使血流参数的估计产生较大偏差,直接影响滤波器的性能。

Regression filter滤波器具有平滑、单调的频率响应,阻带衰减大、过渡带窄,而且不损失数据点数,因此非常适合作为多普勒血流信号的壁滤波器,通常认为在上述滤波器中拥有更好的性能。

然而,传统的FIR/IIR滤波器基于信号不同频率成分用不同频率的正弦波表示,因此可以设计出任意不同截止频率的滤波器,而回归滤波器的基本原理和滤波方法决定了无法设计任意截止频率的回归滤波器,在较小的数据长度下,相邻阶次的回归滤波器截止频率跳跃过大,无法获得最优截止频率的壁滤波器,比如1阶回归滤波器对应截止频率是100Hz,2阶回归滤波器对应截止频率是200HZ,那么回归滤波器难以获得100~200HZ之间的截止频率,这是回归滤波器的一大缺陷。

发明内容

本发明的目的在于提供一种实现超声彩色多普勒血流成像的壁滤波方法及系统。

为了实现上述发明目的之一,本发明一实施方式的实现超声彩色多普勒血流成像的壁滤波方法,所述方法包括:

获取输入信号;

根据输入信号数据长度获得回归滤波器各阶次的滤波器系数矩阵;

将相邻阶次的滤波器系数矩阵进行线性组合构建新的滤波器系数矩阵;

根据新的滤波器系数矩阵对输入信号进行滤波得到输出信号。

作为本实施方式的进一步改进,所述“根据输入信号数据长度获得回归滤波器各阶次的滤波器系数矩阵”具体包括:

将所述输入信号中的低频杂波成分通过给定阶次的多项式近似拟合形成低频杂波信号;

将所述输入信号中的低频杂波信号滤除得到回归滤波器的输出信号;

公式表示为:n=1,2,...,N,y(n)=x(n)-c(n);

上式的平方差可表示为:

采用最小二乘法拟合需满足下列条件:

即:i=1,2,...,K;

引入向量矩阵:

同时,将输入信号为x(n)、输出信号y(n)都视为N*1维的向量:

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