[发明专利]超声图像增益优化方法及超声成像增益自动优化装置

说明书

技术领域

本发明涉及超声图像优化技术，尤其涉及一种超声图像增益优化方法及超声成像增益自动优化装置。

背景技术

增益调整一直是超声成像中比较重要的环节，一般超声成像系统内部都设置了固定增益，这个增益通常能适用于大多数个体，但是由于超声波在每个患者体中衰减程度不同，导致系统预设的固定增益并不完全适用，这时就需要用户手动调整TGC(time gain compensation, 时间增益补偿)、LGC(later gain compensation，侧向增益补偿）和整体增益（master gain）。用户调整不仅费时，而且不一定能调出最优的增益曲线，增益自动优化能解决这些问题。目前很多商家的超声仪都有增益自动优化功能。然而，增益自动优化大多针对超声B模式图像。大多增益自动优化算法都是先统计图像的亮度和噪声信息，判断比较组织区域与目标亮度的差异得到增益补偿曲线。

造影成像是超声成像的一种革新，弥补了常规灰阶超声无法显示血流的不足，也弥补了血流成像中无法显示微小血管的不足。造影成像通过一种非线性检测技术检测注入到人体内大小与血细胞相近的微泡，进而显示了人体内血流信息及血管分布情况。为了避免声波对微泡的击破，造影成像通常在低机械指数下成像。由于机械指数较低，发射能量也低，所以造影图像的信噪比低于常规超声B模式图像。常规B模式图像的增益优化算法应用到造影图像上有一定的困难。另外，造影剂注入前、注入后以及在人体内随着微泡浓度的变化，相应造影图像的亮度不同，常规的通过统计图像亮度的增益自动优化方法不能用到造影图像上。

现有的一些造影图像增益自动优化算法中，指出造影图像的亮度与造影剂的状态有关，当图像亮度大于一定值或造影剂量达到一定值按常规B模式增益自动优化算法，否则根据噪声信息调整亮度。然而，这种方法会导致同一病人会因算法启动阶段不同带来亮度的补偿不同。

造影成像时通常生成两种不同的图像，一种代表组织信息的组织图，一种代表造影剂信息的造影图。目前这两种图都是用相同的增益曲线，但由于造影图和组织图的特性不同，按照组织图设置的增益曲线并不一定适用于造影图。最显著的是造影图亮度在微泡注入前、增强和消退是不同的，其次造影图的衰减特性与组织图也不同。因此需要根据不同图像的特性生成不同的增益曲线。

发明内容

本发明的目的在于提供一种超声图像增益优化方法及超声成像增益自动优化装置，进一步改进超声图像的增益优化方案，使组织图像的增益优化更加符合不同的实际情况，使增益优化后不同个体间造影图像的亮度得以均匀一致。

为了达到上述目的，本发明提供了一种超声图像增益优化方法，包括以下步骤：

S201、获取组织图像和相同条件下的噪声图像数据；

S202、利用噪声图像对组织图像进行去噪处理；

S203、识别组织图像中的组织区域；

S204、判断组织区域在组织图像中所占的比例是否超过设定的阈值条件；

S205、根据S204中的判断结果，选择对应方法计算组织图像的整体增益和TGC曲线；

S206、将S205中计算出的组织图像的TGC曲线和整体增益作用到S201中的组织图像上。

本发明还提供了一种超声造影成像增益优化方法，包括使用上述方法进行组织图像增益优化，还包括造影图像增益优化，造影图像增益优化包括以下步骤：

S1、获取超声造影成像下的造影图像和相同条件下的噪声图像数据；

S2、计算造影图像的整体增益和TGC曲线，其中，所述造影图的整体增益等于造影目标亮度与组织图像的整体增益的差；

S3、将S2中计算出的造影图像的整体增益和TGC曲线作用到S1中的造影图像上。

本发明还提供了一种超声成像增益自动优化装置，包括第一图像处理模块、第二图像处理模块、第一图像输出模块和第二图像输出模块；

第一图像处理模块用于接收图像信息，并根据上述超声图像增益优化方法计算组织图像的整体增益和TGC曲线，然后将计算出的组织图像的整体增益和TGC曲线发送到第一图像输出模块，将组织图像的整体增益发送到第二图像处理模块；

第一图像输出模块用于将组织图像的整体增益和TGC曲线作用于组织图像，并通过输出端输出增益优化后的组织图像；

第二图像处理模块用于接收图像信息，并根据上述超声造影成像增益优化方法中的造影图像增益优化方法计算造影图像的整体增益和TGC曲线，然后将结果发送到第二图像输出模块；