[发明专利]声辐射力脉冲成像估算方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及医学影像领域，特别是涉及一种声辐射力脉冲成像估算方法和系统。

背景技术

声辐射力脉冲成像（Acoustic Radiation Force Impulse，ARFI）是通过利用医学超声功率范围内的聚焦超声波束产生的辐射力，使生物粘弹性组织局部区域产生微小变形并形成沿侧向传播的剪切波，利用超声成像技术对微小形变进行追踪并计算出剪切波的侧向传播速度，最后利用弹性重构算法由剪切波速度估算出组织的弹性分布的一种成像技术。

声辐射力脉冲成像计算是指估算组织内部剪切波的位移，后期通过对位移的判断了解组织情况。位移估算方法有多种，例如基于通用GPU（Graphics Process Unit，图形处理器）编程的实时超声成像监测方法，步骤包括：1）展开数据；2）加窗数据；3）互相关处理数据；4）估计位移；5）在整个时间深度上重复步骤3和4；6）中值滤波；7）估计速率。该监测方法使用了普通的基于时域互相关算法，针对微小位移的估算灵敏度不高，准确度低。

发明内容

基于此，有必要针对微小位移估算灵敏度低的问题，提供一种灵敏度高的声辐射力脉冲成像估算方法。

此外，还有必要提供一种灵敏度高的声辐射力脉冲成像估算系统。

一种声辐射力脉冲成像估算方法，包括：

数据划分步骤，读取通过声辐射力脉冲成像所采集的输入数据，并将所述输入数据分成预定数量数据矩阵；

数据滤波变换步骤，分别对每个数据矩阵进行前向滤波处理和逆向滤波处理，并对滤波处理后的数据矩阵进行希尔伯特变换得到解析数据；

位移求取步骤，对所述解析数据进行互相关运算，求取得到预定数量位移矩阵；

位移合并步骤，对每个位移矩形进行时间累加，取累积和最大的列位移，再将预定数量位移矩阵抽取的列位移合并，生成新的位移矩阵；

插值步骤，对得到的新的位移矩阵进行时间方向上的三次样条插值；

拟合步骤，对插值结果进行拉东变换，得到拉东变换矩阵；

估算步骤，获取所述声辐射力脉冲成像的参数，根据所述参数及拉东变换矩阵求取剪切波速率。

一种声辐射力脉冲成像估算系统，包括：

数据划分模块，用于读取通过声辐射力脉冲成像所采集的输入数据，并将所述输入数据分成预定数量矩阵；

数据滤波变换模块，用于分别对每个数据矩阵进行前向滤波处理和逆向滤波处理，并对滤波处理后的数据矩阵进行希尔伯特变换得到解析数据；

位移求取模块，用于对所述解析数据进行互相关运算，求取得到预定数量位移矩阵；

位移合并模块，用于对每个位移矩形进行时间累加，取累积和最大的列位移，再将预定数量位移矩阵抽取的列位移合并，生成新的位移矩阵；

插值模块，用于对得到的新的位移矩阵进行时间方向上的三次样条插值；

拟合模块，用于对插值结果进行拉东变换，得到拉东变换矩阵；

估算模块，用于获取所述声辐射力脉冲成像的参数，根据所述参数及拉东变换矩阵求取剪切波速率。

上述声辐射力脉冲成像估算方法，通过对输入数据进行前向滤波处理和逆向滤波处理，消除了滤波造成的相对偏移，并对滤波结果进行希尔伯特变换，减小了后续互相关计算位移时产生的误差，使得计算结果更加准确，且对微小位移能精确估算，提高了灵敏度。

另外，估算过程中采用CUDA并行计算实现，提高了效率，且在并行实现上，不增加重复计算量，不使用线程同步和共享内存，实现线程高度并行，提高了处理效率。

附图说明

图1为一个实施例中声辐射力脉冲成像估算方法的流程图；

图2为该位移求取步骤的流程图；

图3为拉动变换示意图；

图4为一个实施例中声辐射力脉冲成像估算系统的结构框图；

图5为该位移求取模块的内部结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，为一个实施例中声辐射力脉冲成像估算方法的流程图。该声辐射力脉冲成像估算方法可运行于计算机上。该声辐射力脉冲成像估算方法，包括：

步骤102，数据划分步骤，读取通过声辐射力脉冲成像所采集的输入数据，并将所述输入数据分成预定数量数据矩阵。