[发明专利]一种基于权值矩阵算法的基谐波B超融合方法

说明书

本发明公开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分割成多个不重叠局域单元；2)提取基波分量和二次谐波分量；3)分别计算局域单元内基谐波分量的频谱；4)计算二者分贝峰值差异，5)确定整帧图像基谐波频谱分贝峰值差异矩阵，并扩展元素；6)获得谐波分量能量分贝权值，进一步计算能量强度比；7)得到谐波分量权值矩阵和基波分量权值矩阵；最使用谐波分量权值矩阵和基波分量权值矩阵融合原始超声射频信号的基谐波分量，获得融合图像终。本发明能够更好地实现基谐波图像的优势互补，突出组织非线性引起的谐波效果，获得组织内部细节丰富且轮廓清晰的高质量B超图像。

技术领域

本发明属医学图像融合领域，具体涉及一种基于权值矩阵算法的基谐波B超融合方法。

背景技术

由于超声波在生物组织传输过程中的线性作用，传统B超成像使用与频率与发射频率相同的基波回波信号成像，组织轮廓特征显著。但是，生物组织具有衰减和吸收超声波能量等非线性特性，使得超声波在传输过程中滋生谐波。非线性特性越强，谐波分量越大。利用谐波回波信号生成生物组织B超图像的方式称为谐波成像。由于谐波信号主瓣较窄且旁瓣较低，因此谐波图像具有更高的分辨率和对比度，能反映生物组织内部细节特征，但在表现组织轮廓特征方面尚有不足。使用一种成像模式难以获得组织内部细节丰富且轮廓清晰的高质量B超图像。因此，充分利用基谐波信号的互补信息提高生物组织B超图像的清晰度，有望获取更准确的诊断信息。

目前，超声基谐波图像融合技术有像素加权平均(Weighted Average,WA)技术、多分辨分析的小波变换(Wavelet Transformation,WT)技术和Laplace金字塔变换技术以及多尺度几何变换的Curvelet变换技术等。WA技术是对基谐波B超图像的对应像素值直接加权平均得到融合B超图像的像素值，其本质是对基谐波图像进行平滑处理，因此，降低了图像的对比度。多分辨多尺度分析的图像融合技术已成为超声图像融合的研究热点。其中，Laplace金字塔分解变换技术首先对基谐波图像进行Gaussian金字塔分解，然后建立基谐波图像的Laplace金字塔，最后采用重构算法得到融合图像。Feten Besbe等人将对比敏感度函数(Contrast Sensitivity function,CSF)引入基于小波变换的人类视觉系统中，利用该方法融合基谐波图像。Yang Guannan等人使用Curvele变换技术对超声图像融合，对Curvelet变换后的基谐波图像的低频分量采用加权平均法，高频分量采用绝对值最大法，然后对融合Curvelet系数反变换重构融合图像。Liu Guidong等人提出一种基于压缩感知的超声图像融合方法。该方法对基谐波图像在二维Fourier平面内采样，然后在频域内对压缩后的基谐波图像进行加权平均，最后通过Fourier逆变换生成融合图像。上述方法及在此基础上演变的融合方法在一定程度上提高了基谐波B超图像的融合质量，但未考虑超声成像原理，使融合效果在突出超声诊断特征方面尚有不足。为进一步提高融合效果，LiGuoliang等人结合超声成像原理提出一种基于归一化协方差系数的超声基谐波图像融合方法，根据计算相邻两帧谐波信号的归一化协方差系数设计隶属函数，确定基谐波包络信号的融合权值，采用加权平均融合包络信号，并经扫描转换得到融合超声图像。结果表明，该方法融合了基波图像的近远场信息及谐波图像的中场信息，实现了基谐波信息互补。然而该方法未能体现组织非线性强度引起的谐波分量在组织定征中的影响。描述生物组织非线性效应的非线性参量对组织定征及诊断信息的敏感度较线性参量高出1～2个数量级，由此引起的谐波细节是诊断过程中较有优势的一个重要因素。考虑组织非线性强度的显著影响将对融合效果起到至关重要的作用，更有利于组织定征与超声诊断。

针对存在的问题，本发明提出一种基于局域频谱分贝峰值的差异和权值矩阵算法，用于基谐波B超图像融合。根据基谐波分量的频谱分贝峰值差异确定二者融合权值，其目的在于在B超图像中同时体现基波分量中的组织轮廓特征和二次谐波分量中的组织细节特征，提供一种考虑了生物组织非线性特性，用基谐波B超图像融合的权值矩阵算法改善图像的亮度均匀性、提高图像的对比度。