[发明专利]超声系统图像广义消旁瓣方法

说明书

本发明涉及到医疗仪器、信号处理技术，为提供一种用于医学超声系统的广义消旁瓣方法提高系统分辨率，本发明采用的技术方案是，超声系统图像广义消旁瓣方法，利用延时聚焦获得所有的低分辨率图像，并将所有低分辨率图像进行平滑处理获得低分辨率矩阵并依此计算其协方差矩阵，结合广义旁瓣相消结构将期望信号和噪声干扰信号加以区分，自适应的计算权值矩阵代替传统的非自适应权值，从而提高超声图像分辨率。本发明主要应用于图像处理。

技术领域

本发明涉及到医疗仪器、信号处理技术，特别涉及医学超声成像中的数据处理技术，尤其是一种提高超声系统分辨率的方法。

背景技术

超声成像具有透射能力强、对人体伤害小等特点，已经成为最主要的医学诊断技术之一。超声成像是利用超声波照射检测体，通过接收和处理载有检测体内部组织或结构性质特征信息的回波，获得检测体组织性质与结构的可见图像的方法和技术。超声成像具有价格低廉，成像实时性好、对患者无侵害等优点。

超声图像的分辨率是超声诊断设备的主要性能之一，甚至可以说是最重要的指标，如何提高超声系统成像分辨率是当前研究的热点。

Arendt Jensen等提出的合成孔径算法可有效提高系统分辨率，利用幅度变迹技术提高图像对比度，从而进一步提高系统的成像质量。而传统的非自适应权值在抑制旁瓣的同时增加了主瓣宽度，降低了系统的空间分辨率。因此，一些作者将最小方差算法和Frost beamformer等自适应成像算法引入到超声成像中，从而提高系统成像质量。为了提高自适应成像算法的稳定性，J.-F.提出了对角加载算法(Diagonal loading)，Evans et al提出了平滑算法来解决相干回波的问题。从该领域之前的工作可以发现一个事实，自适应成像算法的图像分辨率优于非自适应成像算法。

传统的合成孔径算法虽然在整个视场等效实现了发射与接收的同时聚焦，但不能剔除回波信号中的干扰信号和噪声信号进而造成横向分辨率不理想。而且受超声聚焦特性的影响旁瓣能量较高，为抑制旁瓣对图像质量的影响往往需要利用幅度变迹技术。传统的幅度变迹技术虽然提高了图像的对比度，但降低了图像的分辨率。

广义旁瓣相消结构最早由Griffiths提出，它是最小方差波束形成器的一种等效形式，其权值计算分为两个部分：自适应部分和非自适应部分，非自适应部分的权值由回波信号决定，自适应部分则由噪声和干扰信号决定，从而有效抑制回波信号中干扰和噪声信号，完整的保留期望信号。

目前尚没有广义旁瓣相消结构应用于超声图像处理领域成熟技术报道。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明旨在提供一种用于医学超声系统的广义消旁瓣方法提高系统分辨率，本发明采用的技术方案是，超声系统图像广义消旁瓣方法，利用延时聚焦获得所有的低分辨率图像，并将所有低分辨率图像进行平滑处理获得低分辨率矩阵并依此计算其协方差矩阵，结合广义旁瓣相消结构将期望信号和噪声干扰信号加以区分，自适应的计算权值矩阵代替传统的非自适应权值，从而提高超声图像分辨率。

具体步骤进一步细化为：

步骤1.利用医学超声换能器单阵元发射超声波，并利用所有阵元接收超声回波，再对回波数据做延时聚焦处理，获得低分辨率图像；

步骤2.所有阵元依次发射获得多幅低分辨率图像；

步骤3.对所有阵元依次发射获得的低分辨率结果进行平滑处理得到低分辨率矩阵；

步骤4.计算低分辨率矩阵的协方差矩阵；

步骤5.在协方差矩阵中加入噪声信号以提高矩阵稳定性；

步骤6.利用广义旁瓣相消结构计算自适应权值；

步骤7.依照自适应权值对所有低分辨率图像加权叠加得到超声图像。