[发明专利]超声信号的时延估计方法及系统有效
申请号: | 201510033038.3 | 申请日: | 2015-01-22 |
公开(公告)号: | CN104605888B | 公开(公告)日: | 2017-01-11 |
发明(设计)人: | 凌涛 | 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: | 超声 信号 估计 方法 系统 | ||
技术领域
本发明属于超声成像技术领域,具体涉及一种超声信号的时延估计方法及系统。
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,时延估计(或位移估计)是超声成像领域的一个重要研究内容,在组织弹性成像(即EI超声成像)、高强度聚焦超声治疗的温度监控、图像引导过程中的目标跟踪等实际应用中,针对超声回波信号的时延估计均是关键步骤,其也是后续各种处理的基础,因此时延估计方法的性能和效果在这类应用中具有决定性作用。
目前超声成像领域中常用的时延估计方法很多,包括互相关方法、自相关方法、互相关结合自相关的方法、零相位迭代法、最大似然法、频域处理方法等,各有各的优势和缺陷。
其中,互相关方法是最经典的时延估计算法,通过计算相邻超声射频信号之间的互相关系数来确定时延,互相关系数最大值对应的位置即信号之间的时延。采用互相关方法中,由于超声信号采样率有限,因此通过互相关系数最大值位置仅能确定采样周期整数倍------的时延,而在一些应用场合(比如剪切波弹性成像、温度监控),超声信号之间的时延甚至小于一个采样周期。为了获得亚采样级的时延估计,互相关方法通常对超声射频信号或互相关系数进行插值,对超声射频信号进行插值往往会大幅增加计算量。如此,互相关方法需要对给定范围的信号进行穷举搜索,计算量极大,而且当信号时延小于一个采样周期时,通过插值法得到的亚采样级时延估计误差较大。
进一步的,为了减小互相关运算的计算量,一些简化的互相关方法如绝对差值和(SAD)以及绝对差值平方和(SSD)的方法被提出:虽然这些方法计算量小,但计算精度不如互相关方法。
进一步的,自相关方法也是经典的时延或相移估计算法,在超声多普勒领域有广泛应用,一般在复数域进行计算。自相关方法无需进行穷举搜索,计算量较小,而且可以精确获得亚采样级的时延估计,无需像互相关一样进行插值运算。但自相关方法的固有缺陷是当信号时延较大时(大于信号半周期)会发生相位缠绕现象,也即混叠现象;另外,自相关方法比较适用于窄带信号,对于宽带信号误差较大。
进一步的,基于解析信号的自相关方法用于对超声信号的时延估计,该方法首先对超声射频信号进行Hilbert变化得到复数域解析信号,然后对解析信号在一定范围内进行自相关运算,自相关系数模的最大值位置即对应采样周期整数倍的时延,再利用自相关系数最大值位置的相位及前后相邻点的相位计算亚采样级时延,累加后得到最终的时延估计。该方法解决了自相关运算的混叠现象,而且适用于任意带宽的信号。不过该方法对复数域解析信号进行处理(含实部和虚部),而且仍然需要对一定范围的信号进行穷举搜索,计算量比互相关方法更大,而且必须准确计算出采样周期整数倍的时延才能得到精确的亚采样级时延,鲁棒性较差。
进一步的,互相关结合自相关的方法用于对超声信号的时延估计。该方法首先通过步进为信号半波长(半周期)的互相关运算得到一个“粗时延”,然后以该“粗时延”为信号参考点进行自相关运算得到“精时延”,“粗时延”和“精时延”相加即为最终的时延估计。这种方式大大降低了互相关运算的计算量,而结合自相关运算保证了亚采样级时延的估计精度,因此是一种较实用的方法。但由于实际应用中正交基带信号通常经过降采样,互相关运算的步进长度过大有可能导致互相关系数错过真实峰值而产生伪峰,因此“粗时延”可能是完全错误的值,导致最终的时延估计产生奇异值;另外超声信号在人体组织中会不断衰减,信号中心频率f0实际会随深度逐渐减小,这也会导致“精时延”的估计误差。
进一步的,零相位迭代法用于对超声信号的时延估计。其基本原理是通过对正交基带信号Sr和Sd进行自相关运算得一个初始相位,然后根据该初始相位对Sd插值出新的S’d,计算Sr和S’d之间的相位,再根据前面累加的相位对Sd插值出新的S’d,重复上述迭代过程直至Sr和S’d之间的相位趋近于零,所以称之为零相位迭代法。可以设置最大迭代次数或相位阈值,当迭代次数达到最大值或相位小于阈值时,迭代过程即结束,每次迭代所得相位累加的结果即最终的相移。零相位迭代法解决了自相关方法中的混叠问题,但该方法存在信号中心频率f0随深度逐渐减小所带来的计算误差的问题。
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