[发明专利]一种基于权值矩阵算法的基谐波B超融合方法

权利要求书

1.一种基于权值矩阵算法的基谐波B超融合方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)将原始超声射频回波信号RF_M×N分割成m×n个不重叠局域单元b(p，q)，其中1≤m≤M，1≤n≤N；

所述方法考虑到了生物组织非线性特性，建立一个非线性系数映射的非均匀生物组织模型，并横向三等分所述生物组织模型，其非线性系数依次设置为0、3及7，扫描所述生物组织模型获取原始超声射频回波信号，并将其分割成不重叠局域单元；

2)在任意局域单元b(p，q)内提取基波分量b_f(p，q)和二次谐波分量b_h(p，q)；

3)计算基谐波分量的频谱分贝峰值差异；

4)获得整帧图像基谐波频谱分贝峰值差异矩阵P_m×n：

5)对所述步骤4)得到的整帧图像基谐波频谱分贝峰值差异矩阵P_m×n进行元素扩展，并映射到(0，1)范围，得到M×N矩阵P_n；

6)估计谐波分量能量分贝权值；

7)将谐波分量能量分贝权值转换为谐波分量能量强度比，并映射到(0，1)范围，得到谐波分量权值矩阵和基波分量权值矩阵；

8)使用所述谐波分量权值矩阵和所述基波分量权值矩阵融合原始超声射频信号的基谐波分量，获得融合图像。

2.如权利要求1所述的基于权值矩阵算法的基谐波B超融合方法，其特征在于，所述步骤3)中任意局域单元内的基谐波频谱分贝峰值差异为：

其中，b_f(p，q)为局域单元内的基波分量，b_h(p，q)为局域谐波分量。

3.如权利要求1所述的基于权值矩阵算法的基谐波B超融合方法，其特征在于，步骤6)中谐波分量能量分贝权值为：

其中，P_n为元素扩展后的能量差异矩阵。

4.如权利要求1所述的基于权值矩阵算法的基谐波B超融合方法，其特征在于，步骤7)中谐波分量权值矩阵为：

基波分量权值矩阵为

W_F＝1-W_H      (4)。