一種血管內(nèi)超聲彈性成像二維多級(jí)混合位移估計(jì)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種血管內(nèi)超聲彈性成像二維混合位移估計(jì)方法，本發(fā)明提出的二維混合位移估計(jì)方法，結(jié)合了數(shù)據(jù)點(diǎn)的多級(jí)搜索和單級(jí)跟蹤的方法，體現(xiàn)了合理平衡計(jì)算量和計(jì)算精度的優(yōu)點(diǎn)。在算法初級(jí)階段，利用二維多級(jí)搜索的方法來獲取軸向和橫向偏移量，而避免在高級(jí)階段對(duì)橫向方向進(jìn)行搜索。在高級(jí)階段，為最大程度減小計(jì)算量，則利用質(zhì)量指導(dǎo)和零點(diǎn)相位差跟蹤方法來估計(jì)軸向位移。這種算法可以很好地適用于血管內(nèi)超聲成像的實(shí)時(shí)成像要求，以及成像精度。
【專利說明】一種血管內(nèi)超聲彈性成像二維多級(jí)混合位移估計(jì)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及超聲成像【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及的是一種血管內(nèi)超聲彈性成像二維多級(jí)混合位移估計(jì)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]血管內(nèi)超聲成像(intravascular ultrasound, IVUS)是20世紀(jì)80年代末迅速發(fā)展起來的將無創(chuàng)性的超聲技術(shù)和有創(chuàng)性的心導(dǎo)管技術(shù)相結(jié)合的一種新的介入式超聲成像技術(shù)，是目前唯一商業(yè)化用于臨床檢測的可以實(shí)時(shí)提供患者冠狀動(dòng)脈血管橫截面圖像的檢查手段。具體方法是在心導(dǎo)管檢查過程中，經(jīng)導(dǎo)絲將超聲探頭送至心血管腔內(nèi)進(jìn)行探測，繼而回撤超聲導(dǎo)管，可觀測到管腔大小、管壁結(jié)構(gòu)的厚度和形態(tài)等，觀測其收縮和舒張的功能變化，還能對(duì)病變進(jìn)行定性分析甚至是精確測量分析。不僅能反映血管內(nèi)腔的變化，同時(shí)也能反映含有斑塊的血管橫斷面結(jié)構(gòu)以及斑塊的性狀等等，提供了冠狀動(dòng)脈造影技術(shù)所不能提供的重要信息。目前IVUS成像技術(shù)已可對(duì)冠狀動(dòng)脈甚至更細(xì)小血管進(jìn)行血管內(nèi)成像，可定性、定量地提供動(dòng)脈壁微結(jié)構(gòu)灰度圖像，對(duì)于冠狀動(dòng)脈粥樣硬化與狹窄等心血管疾病的診斷與治療具有重要意義。臨床應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)表明該技術(shù)具有直觀、準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)，被認(rèn)為是診斷冠心病新的“金標(biāo)準(zhǔn)”。
[0003]目前應(yīng)用于IVUS系統(tǒng)的主要技術(shù)有虛擬組織學(xué)成像(Virtual HistologyIVUS, VH-1VUS)和復(fù)合散斑成像(Integrated Backscatter IVUS, IB-1VUS)等，均是基于超聲回波強(qiáng)度差別來區(qū)分富含脂質(zhì)的低回聲斑塊即軟斑塊和富含纖維成分的高回聲斑塊即硬斑塊兩種，但對(duì)于脂類或者半脂類的斑塊不能夠很好的進(jìn)行定性，而且存在導(dǎo)管位置偏離軸心和運(yùn)動(dòng)不均勻等偽影影響。
[0004]1991年，Ophir和其研究小組初次提出了超聲成像技術(shù)——彈性成像(Elastography)以來，逐步成為當(dāng)前國際醫(yī)學(xué)超聲領(lǐng)域最具價(jià)值的熱點(diǎn)課題之一。彈性成像方法不僅可以提供組織硬 度的圖像，也就是關(guān)于病變的組織特征的信息，以此來定位病變，而且可以根據(jù)不同組織間彈性系數(shù)不同，在受到外力壓迫后組織發(fā)生變形的程度不同，將受壓前后回聲信號(hào)移動(dòng)幅度的變化轉(zhuǎn)化為實(shí)時(shí)彩色圖像。將超聲彈性成像方法運(yùn)用到血管內(nèi)超聲成像技術(shù)上，可以分辨高低應(yīng)變區(qū)域，從而識(shí)別冠狀動(dòng)脈血管內(nèi)不同斑塊的相對(duì)生物力學(xué)特征，輔助判斷斑塊破裂難易程度，進(jìn)一步的提高心血管疾病的檢測手段。
[0005]自彈性成像提出以來，就有許多方法不斷發(fā)展起來，總體來說可以分為兩大類型:一是一維方法，主要包括兩種:1.基于梯度運(yùn)算的應(yīng)變估計(jì)算法，即先對(duì)組織的位移進(jìn)行估計(jì)，然后對(duì)位移估計(jì)做差分處理，得到組織的應(yīng)變分布，如時(shí)域互相關(guān)算法、相位檢測法、過零點(diǎn)跟蹤法等；2.直接的應(yīng)變估計(jì)算法，不以組織位移為中間估計(jì)值，直接得到組織的應(yīng)變分布，如自適應(yīng)伸展算法、譜相關(guān)算法等。具體方法是利用超聲探頭，采集組織壓縮前和壓縮后的探頭每一條掃描線的射頻信號(hào)，再分別利用上述提到的算法對(duì)每一條掃描線進(jìn)行對(duì)應(yīng)組織的應(yīng)變分布。除分別具有自身的優(yōu)缺點(diǎn)外，一維方法僅考慮換能器每一條掃描線接收到的組織軸向方向運(yùn)動(dòng)的數(shù)據(jù)，而沒有考慮組織在橫向的運(yùn)動(dòng)，因此并沒有包括組織運(yùn)動(dòng)的全部信息。而現(xiàn)有的二維方法，優(yōu)點(diǎn)是可以同時(shí)測量運(yùn)動(dòng)物體的軸向和橫向運(yùn)動(dòng)分量，不像一維運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法那樣受限于測量角度等問題。但是現(xiàn)有的二維算法中，如圖像相減算法(Hein et al.，1993),就是用一幀圖像與另一幀圖像作相減運(yùn)算,如果兩幅圖像中相同位置處的像素的亮度沒有變化，則該像素在相減運(yùn)動(dòng)結(jié)果圖像中亮度為零，表示組織沒有發(fā)生運(yùn)動(dòng)；而亮度有變化的區(qū)域，在相減運(yùn)算結(jié)果圖像中具有不同亮度，表示組織在這個(gè)區(qū)域有運(yùn)動(dòng)。這種方法對(duì)存在較大差別的兩幅圖像的檢測效果還可以，但亮度級(jí)數(shù)太少，對(duì)比度不高。優(yōu)點(diǎn)是具有實(shí)時(shí)性，缺點(diǎn)是不能得到運(yùn)動(dòng)的定量信息，檢測不出運(yùn)動(dòng)方向?；蛘叨S區(qū)域匹配算法，以及基本相關(guān)算法，本質(zhì)上是利用圖像序列之間的一種對(duì)應(yīng)關(guān)系，找到目標(biāo)區(qū)域的變化，但這種算法計(jì)算量非常大，十分耗時(shí)，不能很好的應(yīng)用于實(shí)時(shí)的血管內(nèi)超聲成像系統(tǒng)，不能滿足其實(shí)時(shí)性要求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)存在的以上問題，提供一種血管內(nèi)超聲彈性成像二維多級(jí)混合位移估計(jì)方法，很好地解決平衡計(jì)算時(shí)效和精度的問題。
[0007]為實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，達(dá)到上述技術(shù)效果，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn):
一種血管內(nèi)超聲彈性成像二維混合位移估計(jì)方法，包括以下步驟:
步驟I)利用商用超聲換能器得到待測生物組織的壓縮前的一幀二維射頻信號(hào)；
步驟2)手持所述超聲換能器沿著探頭縱向?qū)λ錾锝M織施加一個(gè)微小的擠壓，得到壓縮后的一幀二維射頻信號(hào)；
步驟3)分別對(duì)從步驟I和步驟2中得到的組織壓縮前、后的射頻信號(hào)進(jìn)行計(jì)算，得到基帶解析數(shù)據(jù)，具體步驟為先對(duì)射頻數(shù)據(jù)進(jìn)行下采樣減少數(shù)據(jù)點(diǎn)，為避免下采樣時(shí)組織位移信息丟失，壓縮前、后的信號(hào)采樣頻率應(yīng)盡可能高，而下采樣時(shí)，在不違背麥奎斯特采樣定律的前提下，下采樣頻率也應(yīng)該盡可能高，再進(jìn)行希爾伯特變換，乘以exphY),其中W0為超聲換能器的中心頻率，則得到基帶解析信號(hào)pre (X，y)和post (x, y)，其中x表示沿探頭軸向方向米樣點(diǎn)，Y表不沿探頭橫向方向米樣點(diǎn)；
步驟4)對(duì)步驟3中得到的壓縮前、后基帶解析信號(hào)進(jìn)行信號(hào)處理，分別得到壓縮前、后信號(hào)的幅值S1 (X，y)和a2 (X，y)；
步驟5)確定第一級(jí)窗口的數(shù)量及大小，可取9個(gè)，每行每列各3個(gè)；
(1)壓縮前的目標(biāo)區(qū)域第一級(jí)窗口大小為軸向或橫向米樣點(diǎn)的五分之一；
(2)壓縮后的搜索區(qū)域第一級(jí)窗口大小略大于軸向或橫向米樣點(diǎn)的五分之一,可取四分之一;
步驟6)利用步驟5中確定的參數(shù)，對(duì)步驟4中得到的壓縮前、后信號(hào)的幅值(x, y)和a2 (x, y)進(jìn)行第一級(jí)窗口搜索，搜索時(shí)對(duì)壓縮前、后幀進(jìn)行相關(guān)系數(shù)最大值匹配，相關(guān)系數(shù)公式如式(I)所示；
(1)在最低分辨率下，壓縮前和壓縮后幀中的每一個(gè)窗口中，每四個(gè)米樣點(diǎn)作為一個(gè)對(duì)象點(diǎn)，圖2中的上一圖中的方形點(diǎn)為壓縮前窗口的中心，對(duì)齊到壓縮后的搜索區(qū)域進(jìn)行相關(guān)系數(shù)計(jì)算，找到最佳匹配的矩陣形區(qū)域并做記錄；
(2)將分辨率提高一級(jí)，每兩個(gè)采樣點(diǎn)作為處理對(duì)象點(diǎn)，上一步中找到的外圓方形點(diǎn)(圖2中的下一圖中的 點(diǎn))周圍的X方向三個(gè)點(diǎn)作為這一步的匹配候選點(diǎn)，計(jì)算相關(guān)系數(shù)，找到最佳匹配點(diǎn)，并做記錄；
(3)分辨率最高的一級(jí)，不間隔點(diǎn)進(jìn)行搜索，將上一步方形點(diǎn)周圍的三個(gè)點(diǎn)作為候選點(diǎn)，且計(jì)算相關(guān)系數(shù)時(shí)不再間隔任何采樣點(diǎn)，找到最佳匹配點(diǎn)，完成第一級(jí)搜索，只有在最低分辨率時(shí)，候選匹配位置尺寸與搜索區(qū)域的大小相關(guān)；在下一步分辨率提高的情況下，對(duì)相關(guān)系數(shù)的要求高于計(jì)算量，候選匹配區(qū)域定為三個(gè)，得到9個(gè)獨(dú)立的軸向-橫向位移估計(jì)值；
【權(quán)利要求】
1.一種血管內(nèi)超聲彈性成像二維混合位移估計(jì)方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟I)利用商用超聲換能器得到待測生物組織的壓縮前的一幀二維射頻信號(hào)； 步驟2)手持所述超聲換能器沿著探頭縱向?qū)λ錾锝M織施加一個(gè)微小的擠壓，得到壓縮后的一幀二維射頻信號(hào)； 步驟3)分別對(duì)從步驟I和步驟2中得到的組織壓縮前、后的射頻信號(hào)進(jìn)行計(jì)算，得到基帶解析數(shù)據(jù)，具體步驟為先對(duì)射頻數(shù)據(jù)進(jìn)行下采樣減少數(shù)據(jù)點(diǎn)，為避免下采樣時(shí)組織位移信息丟失，壓縮前、后的信號(hào)采樣頻率應(yīng)盡可能高，而下采樣時(shí)，在不違背麥奎斯特采樣定律的前提下，下采樣頻率也應(yīng)該盡可能高，再進(jìn)行希爾伯特變換，乘以expHY)，其中W0為超聲換能器的中心頻率，則得到基帶解析信號(hào)pre(x, y)和post (x, y),其中x表示沿探頭軸向方向米樣點(diǎn)，Y表不沿探頭橫向方向米樣點(diǎn)； 步驟4)對(duì)步驟3中得到的壓縮前、后基帶解析信號(hào)進(jìn)行信號(hào)處理，分別得到壓縮前、后信號(hào)的幅值S1 (X，y)和a2 (X，y)； 步驟5)確定第一級(jí)窗口的數(shù)量及大小，可取9個(gè)，每行每列各3個(gè)； 壓縮前的目標(biāo)區(qū)域第一級(jí)窗口大小為軸向或橫向米樣點(diǎn)的五分之一； (2)壓縮后的搜索區(qū)域第一級(jí)窗口大小略大于軸向或橫向米樣點(diǎn)的五分之一,可取四分之一; 步驟6)利用步驟5中確定的參數(shù)，對(duì)步驟4中得到的壓縮前、后信號(hào)的幅值(x, y)和a2 (x, y)進(jìn)行第一級(jí)窗口搜索，搜索時(shí)對(duì)壓縮前、后幀進(jìn)行相關(guān)系數(shù)最大值匹配，相關(guān)系數(shù)公式如式(I)所示； (1)在最低分辨率下，壓縮前和壓縮后幀中的每一個(gè)窗口中，每四個(gè)米樣點(diǎn)作為一個(gè)對(duì)象點(diǎn)，圖2中的上一圖中方形點(diǎn)為壓縮前窗口的中心，對(duì)齊到壓縮后的搜索區(qū)域進(jìn)行相關(guān)系數(shù)計(jì)算，找到最佳匹配的矩陣形區(qū)域并做記錄； (2)將分辨率提高一級(jí)，每兩個(gè)采樣點(diǎn)作為處理對(duì)象點(diǎn)，上一步中找到的外圓方形點(diǎn)(圖2中的下一圖)周圍的X方向三個(gè)點(diǎn)作為這一步的匹配候選點(diǎn)，計(jì)算相關(guān)系數(shù)，找到最佳匹配點(diǎn)，并做記錄； (3)分辨率最高的一級(jí)，不間隔點(diǎn)進(jìn)行搜索，將上一步方形點(diǎn)周圍的三個(gè)點(diǎn)作為候選點(diǎn)，且計(jì)算相關(guān)系數(shù)時(shí)不再間隔任何采樣點(diǎn)，找到最佳匹配點(diǎn)，完成第一級(jí)搜索，只有在最低分辨率時(shí)，候選匹配位置尺寸與搜索區(qū)域的大小相關(guān)；在下一步分辨率提高的情況下，對(duì)相關(guān)系數(shù)的要求高于計(jì)算量，候選匹配區(qū)域定為三個(gè)，得到9個(gè)獨(dú)立的軸向-橫向位移估計(jì)值；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的血管內(nèi)超聲彈性成像二維混合位移估計(jì)方法，其特征在于:所述步驟2中的微小的擠壓控制在1%的數(shù)量級(jí)。
【文檔編號(hào)】A61B8/08GK103735287SQ201310645210
【公開日】2014年4月23日 申請日期:2013年12月5日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月5日
【發(fā)明者】錢馨然, 崔崤峣, 顧天明, 焦陽, 呂鐵軍 申請人:中國科學(xué)院蘇州生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)研究所