基于寬帶信號(hào)的血流流速估計(jì)方法和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】一種基于寬帶信號(hào)的血流流速估計(jì)方法，包括：確定發(fā)射脈沖序列的波形并發(fā)送對(duì)應(yīng)波形的脈沖信號(hào)；采集血流的超聲射頻回波序列，將回波序列分段截取、對(duì)齊構(gòu)成二維回波陣列；并進(jìn)行離散二維傅立葉變換后生成頻譜灰度圖；根據(jù)發(fā)射脈沖序列與回波序列的相關(guān)性生成特征模板，特征模板不斷更新；提取對(duì)應(yīng)采樣深度的頻譜灰度圖，以相關(guān)系數(shù)作為相似性度量為準(zhǔn)則，分兩步搜索頻譜灰度圖上的目標(biāo)特征點(diǎn)，并將目標(biāo)特征點(diǎn)與特征模板進(jìn)行匹配，輸出匹配成功的目標(biāo)特征點(diǎn)的坐標(biāo)和對(duì)應(yīng)的頻譜灰度值；跟蹤目標(biāo)特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)變化，計(jì)算速度估計(jì)值；更新采樣窗，獲得測量區(qū)域內(nèi)的速度剖面圖。還提供一種對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)。上述方法和系統(tǒng)精準(zhǔn)性和有效性均較高。
【專利說明】基于寬帶信號(hào)的血流流速估計(jì)方法和系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)信息處理技術(shù)，特別是涉及一種基于寬帶信號(hào)的血流流速估計(jì)方法和系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]在臨床醫(yī)學(xué)中，超聲檢測作為一種非介入、無損傷、實(shí)時(shí)的檢測方法被廣泛用于人體血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)測量領(lǐng)域，對(duì)生理研究和疾病診斷具有重要價(jià)值。與傳統(tǒng)的連續(xù)波測量方式相比，脈沖回波技術(shù)能夠探測特定深處的血流速度，實(shí)現(xiàn)空間定位，獲取流速分布信息，在近些年來得到了迅速的發(fā)展。超聲血流估計(jì)作為血流動(dòng)力性能檢測的關(guān)鍵步驟，其性能的優(yōu)劣直接影響血流動(dòng)力檢測的精度。目前主要有以下幾種方法:1、基于超聲回波多普勒頻移的脈沖超聲血流檢測方法，其主要對(duì)得到的回波包絡(luò)信號(hào)做門控采樣得到特定深度處的反射信號(hào)，再對(duì)反射信號(hào)做頻譜分析，根據(jù)多普勒頻移來估計(jì)人體血流流速；2、基于回波信號(hào)的復(fù)數(shù)自相關(guān)函數(shù)的幅度角的血流平均速度估計(jì)方法，即自相關(guān)法，是血流估計(jì)中的經(jīng)典算法之一，也是目前在商品化的血流成像系統(tǒng)中最常使用的血流評(píng)估方法。3、根據(jù)多次回波之間的互相關(guān)函數(shù)最大值出現(xiàn)的位置來估計(jì)血流速度，為時(shí)域互相關(guān)估計(jì)法。
4、基于寬帶點(diǎn)反射子模型的極大似然估計(jì)算法來估計(jì)血流速度；5、采用結(jié)構(gòu)特征法來估算流體速度；6、超聲散斑測速技術(shù)分析流場中散射微粒的聲學(xué)散斑圖的變化間接獲取血流速度；7、添加超聲造影微泡作為流場示跟蹤劑，利用造影微泡對(duì)超聲的強(qiáng)烈反射，提高成像質(zhì)量，進(jìn)而提高速度向量獲取的精度。
[0003]傳統(tǒng)考察的運(yùn)動(dòng)信息估計(jì)方法會(huì)受到中心頻率偏移等因素的影響，無法保證估計(jì)可信度，而且受其本質(zhì)窄帶性所限，對(duì)寬帶信號(hào)估計(jì)性能較差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]基于此，有必要提出一種能夠準(zhǔn)確、有效地估算血流流速的基于寬帶信號(hào)的血流流速估計(jì)方法和系統(tǒng)。
[0005]一種基于寬帶信號(hào)的血流流速估計(jì)方法，包括步驟:
[0006]采樣步驟，確定發(fā)射脈沖序列的波形并發(fā)送對(duì)應(yīng)所述波形的脈沖信號(hào)，采集血流的超聲射頻回波序列；
[0007]轉(zhuǎn)換步驟，將所述超聲射頻回波序列的數(shù)據(jù)分段截取、對(duì)齊構(gòu)成二維回波陣列；
[0008]生成回波頻譜灰度圖步驟，對(duì)所述二維回波陣列進(jìn)行離散二維傅立葉變換后取所述二維回波陣列的模值生成回波頻譜灰度圖；
[0009]生成特征模板步驟，根據(jù)所述發(fā)射脈沖序列與所述超聲射頻回波序列的相關(guān)性生成特征模板，且所述特征模板根據(jù)采樣深度變化不斷更新；
[0010]特征匹配步驟，提取對(duì)應(yīng)所述采樣深度的所述回波頻譜灰度圖，以簡化的相關(guān)系數(shù)作為相似性度量為準(zhǔn)則，分兩步搜索所述回波頻譜灰度圖上的目標(biāo)特征點(diǎn)，并將所述目標(biāo)特征點(diǎn)與所述特征模板進(jìn)行匹配，輸出匹配成功的所述目標(biāo)特征點(diǎn)的坐標(biāo)和對(duì)應(yīng)的頻譜灰度值；
[0011]估算步驟，跟蹤采樣窗內(nèi)所述目標(biāo)特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)變化，計(jì)算速度估計(jì)值；
[0012]更新步驟，更新所述采樣窗，直到獲得測量區(qū)域內(nèi)的速度剖面圖。
[0013]在其中一個(gè)實(shí)施例中，在所述采樣步驟中，通過重復(fù)發(fā)送所述脈沖信號(hào)獲取一維的所述超聲射頻回波序列，其中，單次發(fā)射的所述脈沖信號(hào)的表達(dá)式為:

[0014]
【權(quán)利要求】
1.一種基于寬帶信號(hào)的血流流速估計(jì)方法，其特征在于，包括: 采樣步驟，確定發(fā)射脈沖序列的波形并發(fā)送對(duì)應(yīng)所述波形的脈沖信號(hào)，采集血流的超聲射頻回波序列； 轉(zhuǎn)換步驟，將所述超聲射頻回波序列的數(shù)據(jù)分段截取、對(duì)齊構(gòu)成二維回波陣列； 生成回波頻譜灰度圖步驟，對(duì)所述二維回波陣列進(jìn)行離散二維傅立葉變換后取所述二維回波陣列的模值生成回波頻譜灰度圖； 生成特征模板步驟，根據(jù)所述發(fā)射脈沖序列與所述超聲射頻回波序列的相關(guān)性生成特征模板，且所述特征模板根據(jù)采樣深度變化不斷更新； 特征匹配步驟，提取對(duì)應(yīng)所述采樣深度的所述回波頻譜灰度圖，以簡化的相關(guān)系數(shù)作為相似性度量為準(zhǔn)則，分兩步搜索所述回波頻譜灰度圖上的目標(biāo)特征點(diǎn)，并將所述目標(biāo)特征點(diǎn)與所述特征模板進(jìn)行匹配，輸出匹配成功的所述目標(biāo)特征點(diǎn)的坐標(biāo)和對(duì)應(yīng)的頻譜灰度值； 估算步驟，跟蹤采樣窗內(nèi)所述目標(biāo)特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)變化，計(jì)算速度估計(jì)值； 更新步驟，更新所述采樣窗，直到獲得測量區(qū)域內(nèi)的速度剖面圖。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于寬帶信號(hào)的血流流速估計(jì)方法，其特征在于，在所述采樣步驟中，通過重復(fù)發(fā)送所述脈沖信號(hào)獲取一維的所述超聲射頻回波序列，其中，單次發(fā)射的所述脈沖信號(hào)的表達(dá)式為:
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于寬帶信號(hào)的血流流速估計(jì)方法，其特征在于，所述重復(fù)發(fā)射的所述脈沖信號(hào)的表達(dá)式為:
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于寬帶信號(hào)的血流流速估計(jì)方法，其特征在于，將所述脈沖信號(hào)的路徑區(qū)域劃分成多個(gè)采樣單元，且根據(jù)采樣時(shí)窗的長度和所述脈沖信號(hào)的寬度確定所述多個(gè)采樣單元的采樣容積，第k個(gè)所述采樣單元的所述超聲射頻回波序列的表達(dá)式為
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于寬帶信號(hào)的血流流速估計(jì)方法，其特征在于，在所述轉(zhuǎn)換步驟中，獲得的所述二維回波陣列的表達(dá)式為:
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于寬帶信號(hào)的血流流速估計(jì)方法，其特征在于，在所述生成回波頻譜灰度圖步驟中，對(duì)所述二維回波陣列進(jìn)行離散二維傅立葉變換的得到:
F(f1,f2) =∫ ∫r (t1； t2) exp (-j2 n exp (-j2 π f2t2) dtldt2(5) 4表示信號(hào)頻率，&表示多普勒頻移，取所述式(4)中&=0，得到的脈沖信號(hào)r0(t1)，采用Fs(f1)表示StlU1)的一維傅立葉變換，并采用F0(f1)表示Aa1)的一維傅立葉變換，則F0(f1) = ∫ r0 (ti) exp (-j2 π f1t1) (t1 = AkFs (f1)(6) 采用所述r0(t1)表示所述r (t1； t2),則
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于寬帶信號(hào)的血流流速估計(jì)方法，其特征在于， 在所述生成特征模板步驟中，采集A個(gè)連續(xù)發(fā)射的所述脈沖信號(hào)，重復(fù)頻率為fp，每個(gè)所述脈沖信號(hào)加窗后提取B個(gè)采樣數(shù)據(jù)X (b, a)，采樣頻率為fs，對(duì)AXB個(gè)數(shù)據(jù)做零插值的離散二維傅立葉變換得:
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于寬帶信號(hào)的血流流速估計(jì)方法，其特征在于，所述簡化的相關(guān)系數(shù)的表達(dá)式為:
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于寬帶信號(hào)的血流流速估計(jì)方法，其特征在于，所述分兩步進(jìn)行跟蹤搜索包括步驟: 歸納目標(biāo)軌跡來選定初始匹配位置； 將所述初始匹配位置作為搜索起點(diǎn)進(jìn)行細(xì)匹配。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于寬帶信號(hào)的血流流速估計(jì)方法，其特征在于，所述細(xì)匹配包括步驟: 計(jì)算所述搜索起點(diǎn)對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)，設(shè)定初始搜索的步長，以所述步長為半徑搜索所述搜索起點(diǎn)十字方向上的4個(gè)點(diǎn)，計(jì)算出所述4個(gè)相關(guān)系數(shù)，取最大值對(duì)應(yīng)的點(diǎn)為下次搜索起點(diǎn)； 當(dāng)所述4個(gè)相關(guān)系數(shù)都小于上一次搜索得到的所述相關(guān)系數(shù)，則將所述步長加倍后重新搜索，當(dāng)所述重新搜索后獲得的4個(gè)方向的相關(guān)系數(shù)仍小于上一次搜索得到的所述相關(guān)系數(shù)， 則將所述上一次的所述搜索起點(diǎn)為最終定位點(diǎn)。
11.一種基于寬帶信號(hào)的血流流速估計(jì)系統(tǒng)，其特征在于，包括: 采樣單元，確定發(fā)射脈沖序列的波形并發(fā)送對(duì)應(yīng)所述波形的脈沖信號(hào)，采集血流的超聲射頻回波序列； 轉(zhuǎn)換單元，將所述超聲射頻回波序列的數(shù)據(jù)分段、對(duì)齊構(gòu)成二維回波陣列； 生成回波頻譜灰度圖單元，對(duì)所述二維回波陣列進(jìn)行離散二維傅立葉變換后取所述二維回波陣列的模值生成回波頻譜灰度圖； 生成特征模板單元，根據(jù)所述發(fā)射脈沖序列與所述超聲射頻回波序列的相關(guān)性生成特征模板，且所述特征模板根據(jù)采樣深度變化不斷更新； 特征匹配單元，提取對(duì)應(yīng)所述采樣深度的所述回波頻譜灰度圖，以簡化的相關(guān)系數(shù)作為相似性度量為準(zhǔn)則，分兩步搜索所述回波頻譜灰度圖上的特征點(diǎn)，并將所述特征點(diǎn)與所述特征模板進(jìn)行匹配，輸出匹配成功的目標(biāo)特征點(diǎn)的坐標(biāo)和對(duì)應(yīng)的頻譜灰度值； 估算單元，跟蹤采樣窗內(nèi)所述目標(biāo)特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)變化，計(jì)算速度估計(jì)值； 更新單元，更新所述采樣窗，直到獲得測量區(qū)域內(nèi)的速度剖面圖。
【文檔編號(hào)】A61B8/06GK103690194SQ201310695876
【公開日】2014年4月2日 申請日期:2013年12月17日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月17日
【發(fā)明者】肖楊, 鄭海榮, 張雪, 牛麗麗, 王叢知 申請人:中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院