本發(fā)明涉及醫(yī)學領(lǐng)域，尤其涉及一種優(yōu)化超聲波圖像的方法和裝置。

背景技術(shù)：

最常規(guī)的超聲檢查包括B模式和多普勒(Doppler)模式，B模式用于進行組織成像，而多普勒模式常規(guī)用于對組織中血流信號的分析和成像。多普勒模式中最常用的兩種模式是二維血流模式(Color Flow，Color模式)和一維的頻譜多普勒模式(Spectral Doppler，也叫PW模式)，目前最新技術(shù)已經(jīng)有三維的多普勒模式。一般超聲系統(tǒng)分別通過其B、C、PW按鈕來分別進入和退出B模式、Color模式和PW模式。在常規(guī)的血管檢查中，用戶通常會使用二維血流模式來獲取人體組織中的血流信息，當用戶點擊C按鈕時，就可以進入和退出Color模式，當進入Color模式時，血流框會顯示出來，這時，需要把血流框設(shè)置于血流區(qū)域中，從而獲得血管的血流圖像；之后，當用戶點擊PW按鈕時，超聲系統(tǒng)處于一個PW采集準備的狀態(tài)，PW取樣線會顯示出來，調(diào)用PW取樣框把取樣位置(SV Pos)設(shè)置于需要進一步分析的血流位置；當用戶再次點擊PW按鈕時，就會進入PW采集模式，從而進行頻譜多普勒信號的采集，獲得頻譜圖像，超聲系統(tǒng)一般還會提供更多的控制參數(shù)給用戶以獲取更優(yōu)的圖像質(zhì)量，用戶一般會調(diào)節(jié)PW校正角度(Correct Angle)使得校正線與血管方向一致、調(diào)節(jié)偏轉(zhuǎn)角度(Steering Angle)使得PW發(fā)射方向盡量與血管方向一致。但是不管是自動調(diào)節(jié)PW采樣位置還是自動調(diào)節(jié)PW校正角度，都只是獲得超聲波圖像的其中一個部分，而且用戶操作程序復雜，也并沒有對整個血管的血流信息進行分析，不能得到全面和有效表達人體信息的超聲波圖像。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的主要目的在于提供一種優(yōu)化超聲波圖像的方法和裝置，旨在解決現(xiàn)有的超聲波圖像不能有效地表達人體信息，且用戶在得到超聲波圖像的過程中操作復雜的技術(shù)問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供的一種優(yōu)化超聲波圖像的方法，包括步驟：

獲取血流數(shù)據(jù)、血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)；

分析所述血流數(shù)據(jù)，獲取所述血流數(shù)據(jù)中血管的相關(guān)信息；

根據(jù)所述血管的相關(guān)信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，以得到超聲波圖像。

優(yōu)選地，所述分析所述血流數(shù)據(jù)，獲取所述血流數(shù)據(jù)中血管的相關(guān)信息的步驟包括：

對所述血流數(shù)據(jù)所對應的圖像進行融合并二值化，得到處理后的圖像；

對所述處理后的圖像進行血管識別，得到所述處理后的圖像中不同血管的像素集合；

對所述不同血管的像素集合進行分析，對應得到不同血管的面積、質(zhì)心坐標和骨架信息。

優(yōu)選地，所述分析所述血流數(shù)據(jù)，獲取所述血流數(shù)據(jù)中血管的相關(guān)信息的步驟之后，還包括：

判斷所述血流數(shù)據(jù)中血管的面積是否大于預設(shè)閾值；

當所述血管的面積大于所述預設(shè)閾值時，從面積大于所述預設(shè)閾值的血管中選取面積最大的血管作為有效血管；

所述根據(jù)所述血管的相關(guān)信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，以得到超聲波圖像的步驟包括：

根據(jù)所述有效血管的質(zhì)心坐標和骨架信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，以得到超聲波圖像。

優(yōu)選地，所述根據(jù)所述血管的相關(guān)信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，以得到超聲波圖像的步驟包括：

根據(jù)所述血管的相關(guān)信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，得到優(yōu)化后的血流相關(guān)參數(shù)和優(yōu)化后的頻譜多普勒參數(shù)；

判斷當前工作的多普勒模式；

若當前工作的多普勒模式為二維血流模式時，則根據(jù)所述優(yōu)化后的血流相關(guān)參數(shù)得到超聲波圖像；

若當前工作的多普勒模式為二維血流模式和一維的頻譜多普勒模式相結(jié)合時，則根據(jù)所述優(yōu)化后的血流相關(guān)參數(shù)和所述優(yōu)化后的頻譜多普勒參數(shù)得 到超聲波圖像。

優(yōu)選地，所述血流相關(guān)參數(shù)包括血流取樣框的位置、所述血流取樣框的偏轉(zhuǎn)角度和所述有效血管的方向；

所述頻譜多普勒參數(shù)包括所述頻譜多普勒的偏轉(zhuǎn)角度、所述頻譜多普勒的取樣深度位置和所述頻譜多普勒的校正角方向。

此外，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種優(yōu)化超聲波圖像的裝置，所述優(yōu)化超聲波圖像的裝置包括：

獲取模塊，用于獲取血流數(shù)據(jù)、血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)；

分析模塊，用于分析所述血流數(shù)據(jù)，獲取所述血流數(shù)據(jù)中血管的相關(guān)信息；

優(yōu)化模塊，用于根據(jù)所述血管的相關(guān)信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，以得到超聲波圖像。

優(yōu)選地，所述分析模塊包括：

第一處理單元，用于對所述血流數(shù)據(jù)所對應的圖像進行融合并二值化，得到處理后的圖像；

識別單元，用于對所述處理后的圖像進行血管識別，得到所述處理后的圖像中不同血管的像素集合；

分析單元，用于對所述不同血管的像素集合進行分析，對應得到不同血管的面積、質(zhì)心坐標和骨架信息。

優(yōu)選地，所述優(yōu)化超聲波圖像的裝置還包括：

判斷模塊，用于判斷所述血流數(shù)據(jù)中血管的面積是否大于預設(shè)閾值；

選取模塊，用于當所述血管的面積大于所述預設(shè)閾值時，從面積大于所述預設(shè)閾值的血管中選取面積最大的血管作為有效血管；

所述優(yōu)化模塊，還用于根據(jù)所述有效血管的質(zhì)心坐標和骨架信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，以得到超聲波圖像。

優(yōu)選地，所述優(yōu)化模塊包括：

優(yōu)化單元，用于根據(jù)所述血管的相關(guān)信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，得到優(yōu)化后的血流相關(guān)參數(shù)和優(yōu)化后的頻譜多普勒參數(shù)；

判斷單元，用于判斷當前工作的多普勒模式；

第二處理單元，用于若當前工作的多普勒模式為二維血流模式時，則根據(jù)所述優(yōu)化后的血流相關(guān)參數(shù)得到超聲波圖像；

第三處理單元，用于若當前工作的多普勒模式為二維血流模式和一維的頻譜多普勒模式相結(jié)合時，則根據(jù)所述優(yōu)化后的血流相關(guān)參數(shù)和所述優(yōu)化后的頻譜多普勒參數(shù)得到超聲波圖像。

優(yōu)選地，所述血流相關(guān)參數(shù)包括血流取樣框的位置、所述血流取樣框的偏轉(zhuǎn)角度和所述有效血管的方向；

所述頻譜多普勒參數(shù)包括所述頻譜多普勒的偏轉(zhuǎn)角度、所述頻譜多普勒的取樣深度位置和所述頻譜多普勒的校正角方向。

本發(fā)明通過分析獲取的血流數(shù)據(jù)，從而獲取所述血流數(shù)據(jù)中血管的相關(guān)信息；根據(jù)所述血管的相關(guān)信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，以得到超聲波圖像。實現(xiàn)了獲取血管的相關(guān)信息，根據(jù)所獲取的血管的相關(guān)信息自動調(diào)節(jié)所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，降低了用戶操作的復雜度，同時可以獲得有效表達人體信息的超聲波圖像。

附圖說明

圖1為本發(fā)明優(yōu)化超聲波圖像的方法第一實施例的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明優(yōu)化超聲波圖像的方法第二實施例的流程示意圖；

圖3為本發(fā)明實施例中根據(jù)所述血管的相關(guān)信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，以得到超聲波圖像的一種流程示意圖；

圖4為本發(fā)明優(yōu)化超聲波圖像的裝置第一實施例的功能模塊示意圖；

圖5為本發(fā)明優(yōu)化超聲波圖像的裝置第二實施例的功能模塊示意圖；

圖6為本發(fā)明實施例中分析模塊的一種功能模塊示意圖；

圖7為本發(fā)明實施例中優(yōu)化模塊的一種功能模塊示意圖；

圖8為本發(fā)明實施例中血流數(shù)據(jù)的血流信息示意圖；

圖9為本發(fā)明實施例中對血流數(shù)據(jù)進行融合并二值化后得到的處理后的圖像的示意圖；

圖10為本發(fā)明中實施例中對處理后的圖像進行血管識別后所獲得的兩個獨立血管區(qū)域的示意圖；

圖11為本發(fā)明實施例中血流數(shù)據(jù)中血管的相關(guān)信息的示意圖。

本發(fā)明目的的實現(xiàn)、功能特點及優(yōu)點將結(jié)合實施例，參照附圖做進一步說明。

具體實施方式

應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

本發(fā)明提供一種優(yōu)化超聲波圖像的方法。

參照圖1，圖1為本發(fā)明優(yōu)化超聲波圖像的方法第一實施例的流程示意圖。

在本實施例中，所述優(yōu)化超聲波圖像的方法包括：

步驟S10，獲取血流數(shù)據(jù)、血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)；

多普勒診斷儀通過其前端的晶體管Transmitor根據(jù)當前工作的參數(shù)條件生成每個通道的激勵脈沖信號傳輸給其探頭Probe，其中，所述探頭由多個陣元組成，每個陣元是一個連接著一條數(shù)據(jù)通道的換能器，所述換能器的作用是把電信號的激勵脈沖信號轉(zhuǎn)換成聲信號發(fā)射進入人體組織，同時，所述換能器也可以接收所述人體組織接收到所述聲信號后產(chǎn)生的回波信號，并將所述回波信號轉(zhuǎn)換成電信號通過數(shù)據(jù)傳輸通道傳輸?shù)较乱粋€節(jié)點接收波束形成器中Rx Beamformer，多個陣元的發(fā)射的聲波形成一個傳播的波束在一定的人體組織區(qū)域傳播，所述Transmitor通過控制每個陣元發(fā)射的波形以及延時，可以控制發(fā)射波束的位置、寬度、焦點以及偏轉(zhuǎn)角度，從而獲取人體組織中各個感興趣區(qū)域的回波信號。通過參數(shù)控制模塊對Rx Beamformer，接收孔徑中的陣元的接收數(shù)據(jù)會用于進行波速合成，通過延時求和的方式獲得一條或者多條掃描線射頻數(shù)據(jù)；掃描線射頻數(shù)據(jù)接下來進入數(shù)據(jù)處理器(Data Processor)。所述Data Processor將所述掃描線射頻數(shù)據(jù)輸送至數(shù)據(jù)分析器(Data Analyzer)，以供所述多普勒診斷儀通過所述Data Analyzer對所述掃描線射頻數(shù)據(jù)進行分析，從而得到一個或多個血流數(shù)據(jù)、血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，所述血流相關(guān)參數(shù)包括血流取樣框的位置、所述血流取樣框的偏轉(zhuǎn)角度和所述有效血管的方向；所述頻譜多普勒參數(shù)包括所述頻譜多普勒的偏轉(zhuǎn)角度、所述頻譜多普勒的取樣深度位置和所述頻譜多普勒的校正角方向。由于血流在一個心動周期內(nèi)的血流充盈度是不一致的，因此，在本實施例中， 使用一個心動周期內(nèi)的血流數(shù)據(jù)進行分析。

步驟S20，分析所述血流數(shù)據(jù)，獲取所述血流數(shù)據(jù)中血管的相關(guān)信息；

所述多普勒診斷儀通過所述Data Analyzer分析所述血流數(shù)據(jù)，獲取所述血流數(shù)據(jù)中血管的相關(guān)信息，其中，所述血管的相關(guān)信息包括所述血管的骨架信息、所述血管的質(zhì)心坐標和所述血管的面積。

步驟S30，根據(jù)所述血管的相關(guān)信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，以得到超聲波圖像。

所述多普勒診斷儀根據(jù)所述血管的骨架信息、所述血管的質(zhì)心坐標和所述血管的面積，優(yōu)化所述血流取樣框的位置、所述血流取樣框的偏轉(zhuǎn)角度和所述有效血管的方向；優(yōu)化所述頻譜多普勒的偏轉(zhuǎn)角度、所述頻譜多普勒的取樣深度位置和所述頻譜多普勒的校正角方向，從而得到超聲波圖像。

本實施例通過分析獲取的血流數(shù)據(jù)，從而獲取所述血流數(shù)據(jù)中血管的相關(guān)信息；根據(jù)所述血管的相關(guān)信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，以得到超聲波圖像。實現(xiàn)了獲取血管的相關(guān)信息，根據(jù)所獲取的血管的相關(guān)信息自動調(diào)節(jié)所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，降低了用戶操作的復雜度，同時可以獲得有效表達人體信息的超聲波圖像。

參照圖2，圖2本發(fā)明優(yōu)化超聲波圖像的方法第二實施例的流程示意圖，基于第一實施例提出本發(fā)明優(yōu)化超聲波圖像的方法第二實施例。

在本實施例中，所述步驟S20包括：

步驟S21，對所述血流數(shù)據(jù)所對應的圖像進行融合并二值化，得到處理后的圖像；

所述多普勒診斷儀通過所述Data Analyzer對所述血流數(shù)據(jù)所對應的圖像進行融合并二值化，得到處理后的圖像。具體過程為，設(shè)所述血流數(shù)據(jù)是CData_i(x,y)，其中i＝1,2…N，表示一共有N幀血流數(shù)據(jù)圖像，(x,y)描述血流數(shù)據(jù)圖像的像素坐標。當所述血流數(shù)據(jù)圖像經(jīng)過Color Processor的處理后，所述血流數(shù)據(jù)圖像中只存在血流信息，噪聲信息被屏蔽掉了，即所述噪聲信息為0，因此有些血流的位置像素非零。具體地，參照圖8，圖8為本發(fā)明實施例中血流數(shù)據(jù)的血流信息示意圖，由圖8可知，在所述血流數(shù)據(jù)中含有兩根血管。對所述血流數(shù)據(jù)進行融合并且二值化后所得數(shù)據(jù)為的計算公式為：

其中，所述CThre為所述多普勒診斷儀內(nèi)置的參數(shù)，用戶也可以自己根據(jù)情況來設(shè)置。參照圖9，圖9為本發(fā)明實施例中對血流數(shù)據(jù)進行融合并二值化后得到的處理后的圖像的示意圖，即圖9表示對所述血流數(shù)據(jù)進行融合并且二值化后所得的VesData(x,y)數(shù)據(jù)。

步驟S22，對所述處理后的圖像進行血管識別，得到所述處理后的圖像中不同血管的像素集合；

所述多普勒診斷儀對通過所述Data Analyzer對所述處理后的圖像進行血管識別，得到所述處理后的圖像中不同血管的像素的結(jié)合。即所述多普勒頻譜儀對通過所述Data Analyzer對所述VesData(x,y)數(shù)據(jù)進行血管識別，通過對二值化的圖像中的孤立區(qū)域進行識別，從而識別出所述VesData(x,y)數(shù)據(jù)中不同的血管數(shù)據(jù)VesLabelData(x,y)，將第一條血管的區(qū)域像素值設(shè)置為1，第二條血管的區(qū)域像素值設(shè)置為2…以此類推。具體地，參照圖10，圖10為本發(fā)明中實施例中對處理后的圖像進行血管識別后所獲得的兩個獨立血管區(qū)域的示意圖，則不同血管的像素集合為：

步驟S23，對所述不同血管的像素集合進行分析，對應得到不同血管的面積、質(zhì)心坐標和骨架信息。

所述多普勒診斷儀對通過所述Data Analyzer得到不同血管的像素集合時，分析所述不同血管的像素的每一個V_i坐標集合，得到所述不同血管的像素中各個像素點的坐標，根據(jù)所述不同血管的像素中各個像素點的坐標值對應得到不同血管的面積、質(zhì)心坐標和骨架信息，所述骨架信息描述了所述血流數(shù)據(jù)的大致走向。所述質(zhì)心坐標(x_c,y_c)的計算公式為：

其中，k_i為所述V_i集合中像素點的個數(shù)，具體地，參照圖11，圖11為本發(fā)明實施例中血流數(shù)據(jù)中血管的相關(guān)信息的示意圖，在所述圖11中，每條血管中的血線為血管的骨架信息，虛線中的黑色星為所述血管的質(zhì)心坐標。

所述血管的面積的計算公式為：

Area_i＝K_i*PixelDist*PixelDist

其中，PixelDist為血流數(shù)據(jù)圖像各個像素點之間的距離。

所述步驟S20之后，還包括：

步驟S40，判斷所述血流數(shù)據(jù)中血管的面積是否大于預設(shè)閾值；

步驟S50，當所述血管的面積大于所述預設(shè)閾值時，從面積大于所述預設(shè)閾值的血管中選取面積最大的血管作為有效血管；

所述多普勒診斷儀對通過所述Data Analyzer判斷所述血流數(shù)據(jù)中血管的面積是否大于預設(shè)閾值，當所述血管的面積大于所述預設(shè)閾值時，從所述面積大于所述預設(shè)閾值的血管中選取面積最大的血管作為有效血管，當所述血管的面積都小于或者等于所述預設(shè)閾值時，則所述多普勒頻譜儀重新獲取血流數(shù)據(jù)、血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)。其中，所述預設(shè)閾值根據(jù)具體情況而設(shè)定，如可以設(shè)定為1cm²。

所述步驟S30包括：

步驟S31，根據(jù)所述有效血管的質(zhì)心坐標和骨架信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，以得到超聲波圖像。

所述多普勒診斷儀將所述有效血管的質(zhì)心坐標設(shè)置為所述血流取樣框的位置，將所述有效血管的方向設(shè)置為與所述有效血管骨架擬合成直線后的方向，將所述血流取樣框的偏轉(zhuǎn)角度，盡可能與發(fā)射角和所述有效血管的方向一致。所述多普勒頻譜儀將所述頻譜多普勒的偏轉(zhuǎn)角度設(shè)置為與所述血流取樣框的偏轉(zhuǎn)角度一致，將所述有效血管的質(zhì)心坐標設(shè)置為所述頻譜多普勒的取樣深度位置，在設(shè)置了所述頻譜多普勒的偏轉(zhuǎn)角度之后，將所述頻譜多普勒的方向與所述有效血管的方向作為所述頻譜多普勒的校正角方向，從而得到優(yōu)化之后的超聲波圖像。

本實施例中通過對所述血流數(shù)據(jù)血流進行分析處理，得到有效血管，根據(jù)有效血管的相關(guān)信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，以獲得有效表達人體信息的超聲波圖像。

參照圖3，圖3為本發(fā)明實施例中根據(jù)所述血管的相關(guān)信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，以得到超聲波圖像的一種流程示意圖。

在本實施例中，所述步驟S30包括：

步驟S32，根據(jù)所述血管的相關(guān)信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，得到優(yōu)化后的血流相關(guān)參數(shù)和優(yōu)化后的頻譜多普勒參數(shù)；

所述多普勒診斷儀根據(jù)所述血管的骨架信息、所述血管的質(zhì)心坐標和所述血管的面積，優(yōu)化所述血流取樣框的位置、所述血流取樣框的偏轉(zhuǎn)角度和所述有效血管的方向；優(yōu)化所述頻譜多普勒的偏轉(zhuǎn)角度、所述頻譜多普勒的取樣深度位置和所述頻譜多普勒的校正角方向，得到優(yōu)化后所述血流取樣框的位置、所述血流取樣框的偏轉(zhuǎn)角度和所述有效血管的方向，優(yōu)化后的所述頻譜多普勒的偏轉(zhuǎn)角度、所述頻譜多普勒的取樣深度位置和所述頻譜多普勒的校正角方向。

步驟S33，判斷當前工作的多普勒模式；

步驟S34，若當前工作的多普勒模式為二維血流模式時，則根據(jù)所述優(yōu)化后的血流相關(guān)參數(shù)得到超聲波圖像；

步驟S35，若當前工作的多普勒模式為二維血流模式和一維的頻譜多普勒模式相結(jié)合時，則根據(jù)所述優(yōu)化后的血流相關(guān)參數(shù)和所述優(yōu)化后的頻譜多普勒參數(shù)得到超聲波圖像。

所述多普勒診斷儀判斷當前工作的多普勒模式是二維血流模式還是二維血流模式和一維的頻譜多普勒模式相結(jié)合的工作模式。當所述多普勒診斷儀判定當前工作的多普勒模式為二維血流模式，且偵測到用戶點擊Auto按鈕的操作時，所述多普勒診斷儀自動根據(jù)優(yōu)化后的血流相關(guān)參數(shù)去獲取超聲波圖像。當所述多普勒診斷儀判定當前工作的多普勒模式為二維血流模式和一維的頻譜多普勒模式相結(jié)合的工作模式，即所述多普勒診斷儀判定當前工作的多普勒模式為二維血流模式下，一維的頻譜多普勒模式準備狀態(tài)的工作模式，且偵測到用戶點擊Auto按鈕的操作時，所述多普勒診斷儀自動根據(jù)所述優(yōu)化后的血流相關(guān)參數(shù)和所述優(yōu)化后的頻譜多普勒參數(shù)進行B模式、Color模式和PW模式或者PW模式數(shù)據(jù)的采集，以參數(shù)得到超聲波圖像。

本實施例通過根據(jù)不同的工作模式下，自動根據(jù)優(yōu)化后的血流相關(guān)參數(shù)和優(yōu)化后的頻譜多普勒參數(shù)得到超聲波圖像，實現(xiàn)了在獲得超聲波圖像的過程中，減少了用戶的操作，提高了用戶體驗效果。

本發(fā)明進一步提供一種優(yōu)化超聲波圖像的裝置。

參照圖4，圖4為本發(fā)明優(yōu)化超聲波圖像的裝置第一實施例的功能模塊示意圖。

在本實施例中，所述優(yōu)化超聲波圖像的裝置包括：

獲取模塊10，用于獲取血流數(shù)據(jù)、血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)；

多普勒診斷儀通過其前端的晶體管Transmitor根據(jù)當前工作的參數(shù)條件生成每個通道的激勵脈沖信號傳輸給其探頭Probe，其中，所述探頭由多個陣元組成，每個陣元是一個連接著一條數(shù)據(jù)通道的換能器，所述換能器的作用是把電信號的激勵脈沖信號轉(zhuǎn)換成聲信號發(fā)射進入人體組織，同時，所述換能器也可以接收所述人體組織接收到所述聲信號后產(chǎn)生的回波信號，并將所述回波信號轉(zhuǎn)換成電信號通過數(shù)據(jù)傳輸通道傳輸?shù)较乱粋€節(jié)點接收波束形成器中Rx Beamformer，多個陣元的發(fā)射的聲波形成一個傳播的波束在一定的人體組織區(qū)域傳播，所述Transmitor通過控制每個陣元發(fā)射的波形以及延時，可以控制發(fā)射波束的位置、寬度、焦點以及偏轉(zhuǎn)角度，從而獲取人體組織中各個感興趣區(qū)域的回波信號。通過參數(shù)控制模塊對Rx Beamformer，接收孔徑中的陣元的接收數(shù)據(jù)會用于進行波速合成，通過延時求和的方式獲得一條或者多條掃描線射頻數(shù)據(jù)；掃描線射頻數(shù)據(jù)接下來進入數(shù)據(jù)處理器(Data Processor)。所述Data Processor將所述掃描線射頻數(shù)據(jù)輸送至數(shù)據(jù)分析器(Data Analyzer)，以供所述多普勒診斷儀通過所述Data Analyzer對所述掃描線射頻數(shù)據(jù)進行分析，從而得到一個或多個血流數(shù)據(jù)、血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，所述血流相關(guān)參數(shù)包括血流取樣框的位置、所述血流取樣框的偏轉(zhuǎn)角度和所述有效血管的方向；所述頻譜多普勒參數(shù)包括所述頻譜多普勒的偏轉(zhuǎn)角度、所述頻譜多普勒的取樣深度位置和所述頻譜多普勒的校正角方向。由于血流在一個心動周期內(nèi)的血流充盈度是不一致的，因此，在本實施例中，使用一個心動周期內(nèi)的血流數(shù)據(jù)進行分析。

分析模塊20，用于分析所述血流數(shù)據(jù)，獲取所述血流數(shù)據(jù)中血管的相關(guān)信息；

所述多普勒診斷儀通過所述Data Analyzer分析所述血流數(shù)據(jù)，獲取所述血流數(shù)據(jù)中血管的相關(guān)信息，其中，所述血管的相關(guān)信息包括所述血管的骨架信息、所述血管的質(zhì)心坐標和所述血管的面積。

優(yōu)化模塊30，用于根據(jù)所述血管的相關(guān)信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，以得到超聲波圖像。

所述多普勒診斷儀根據(jù)所述血管的骨架信息、所述血管的質(zhì)心坐標和所 述血管的面積，優(yōu)化所述血流取樣框的位置、所述血流取樣框的偏轉(zhuǎn)角度和所述有效血管的方向；優(yōu)化所述頻譜多普勒的偏轉(zhuǎn)角度、所述頻譜多普勒的取樣深度位置和所述頻譜多普勒的校正角方向，從而得到超聲波圖像。

本實施例通過分析獲取的血流數(shù)據(jù)，從而獲取所述血流數(shù)據(jù)中血管的相關(guān)信息；根據(jù)所述血管的相關(guān)信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，以得到超聲波圖像。實現(xiàn)了獲取血管的相關(guān)信息，根據(jù)所獲取的血管的相關(guān)信息自動調(diào)節(jié)所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，降低了用戶操作的復雜度，同時可以獲得有效表達人體信息的超聲波圖像。

參照圖5，圖5為本發(fā)明優(yōu)化超聲波圖像的裝置第二實施例的功能模塊示意圖，基于第一實施例提出本發(fā)明優(yōu)化超聲波圖像的裝置第二實施例。

在本實施例中，具體地，參照圖6，圖6為本發(fā)明實施例中分析模塊的一種功能模塊示意圖。所述分析模塊20包括：

第一處理單元21，用于對所述血流數(shù)據(jù)所對應的圖像進行融合并二值化，得到處理后的圖像；

所述多普勒診斷儀通過所述Data Analyzer對所述血流數(shù)據(jù)所對應的圖像進行融合并二值化，得到處理后的圖像。具體過程為，設(shè)所述血流數(shù)據(jù)是CData_i(x,y)，其中i＝1,2…N，表示一共有N幀血流數(shù)據(jù)圖像，(x,y)描述血流數(shù)據(jù)圖像的像素坐標。當所述血流數(shù)據(jù)圖像經(jīng)過Color Processor的處理后，所述血流數(shù)據(jù)圖像中只存在血流信息，噪聲信息被屏蔽掉了，即所述噪聲信息為0，因此有些血流的位置像素非零。具體地，參照圖8，圖8為本發(fā)明實施例中血流數(shù)據(jù)的血流信息示意圖，由圖8可知，在所述血流數(shù)據(jù)中含有兩根血管。對所述血流數(shù)據(jù)進行融合并且二值化后所得數(shù)據(jù)為的計算公式為：

其中，所述CThre為所述多普勒診斷儀內(nèi)置的參數(shù)，用戶也可以自己根據(jù)情況來設(shè)置。參照圖9，圖9為本發(fā)明實施例中對血流數(shù)據(jù)進行融合并二值化后得到的處理后的圖像的示意圖，即圖9表示對所述血流數(shù)據(jù)進行融合并且二值化后所得的VesData(x,y)數(shù)據(jù)。

識別單元22，用于對所述處理后的圖像進行血管識別，得到所述處理后 的圖像中不同血管的像素集合；

所述多普勒診斷儀對通過所述Data Analyzer對所述處理后的圖像進行血管識別，得到所述處理后的圖像中不同血管的像素的結(jié)合。即所述多普勒頻譜儀對通過所述Data Analyzer對所述VesData(x,y)數(shù)據(jù)進行血管識別，通過對二值化的圖像中的孤立區(qū)域進行識別，從而識別出所述VesData(x,y)數(shù)據(jù)中不同的血管數(shù)據(jù)VesLabelData(x,y)，將第一條血管的區(qū)域像素值設(shè)置為1，第二條血管的區(qū)域像素值設(shè)置為2…以此類推。具體地，參照圖10，圖10為本發(fā)明中實施例中對處理后的圖像進行血管識別后所獲得的兩個獨立血管區(qū)域的示意圖，則不同血管的像素集合為：

分析單元23，用于對所述不同血管的像素集合進行分析，對應得到不同血管的面積、質(zhì)心坐標和骨架信息。

所述多普勒診斷儀對通過所述Data Analyzer得到不同血管的像素集合時，分析所述不同血管的像素的每一個V_i坐標集合，得到所述不同血管的像素中各個像素點的坐標，根據(jù)所述不同血管的像素中各個像素點的坐標值對應得到不同血管的面積、質(zhì)心坐標和骨架信息，所述骨架信息描述了所述血流數(shù)據(jù)的大致走向。所述質(zhì)心坐標(x_c,y_c)的計算公式為：

其中，k_i為所述V_i集合中像素點的個數(shù)，具體地，參照圖11，圖11為本發(fā)明實施例中血流數(shù)據(jù)中血管的相關(guān)信息的示意圖，在所述圖11中，每條血管中的血線為血管的骨架信息，虛線中的黑色星為所述血管的質(zhì)心坐標。

所述血管的面積的計算公式為：

Area_i＝K_i*PixelDist*PixelDist

其中，PixelDist為血流數(shù)據(jù)圖像各個像素點之間的距離。

所述優(yōu)化超聲波圖像的裝置還包括：

判斷模塊40，用于判斷所述血流數(shù)據(jù)中血管的面積是否大于預設(shè)閾值；

選取模塊50，用于當所述血管的面積大于所述預設(shè)閾值時，從面積大于所述預設(shè)閾值的血管中選取面積最大的血管作為有效血管；

所述多普勒診斷儀對通過所述Data Analyzer判斷所述血流數(shù)據(jù)中血管的面積是否大于預設(shè)閾值，當所述血管的面積大于所述預設(shè)閾值時，從所述面 積大于所述預設(shè)閾值的血管中選取面積最大的血管作為有效血管，當所述血管的面積都小于或者等于所述預設(shè)閾值時，則所述多普勒頻譜儀重新獲取血流數(shù)據(jù)、血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)。其中，所述預設(shè)閾值根據(jù)具體情況而設(shè)定，如可以設(shè)定為1cm₂。

所述優(yōu)化模塊30，還用于根據(jù)所述有效血管的質(zhì)心坐標和骨架信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，以得到超聲波圖像。

所述多普勒診斷儀將所述有效血管的質(zhì)心坐標設(shè)置為所述血流取樣框的位置，將所述有效血管的方向設(shè)置為與所述有效血管骨架擬合成直線后的方向，將所述血流取樣框的偏轉(zhuǎn)角度，盡可能與發(fā)射角和所述有效血管的方向一致。所述多普勒頻譜儀將所述頻譜多普勒的偏轉(zhuǎn)角度設(shè)置為與所述血流取樣框的偏轉(zhuǎn)角度一致，將所述有效血管的質(zhì)心坐標設(shè)置為所述頻譜多普勒的取樣深度位置，在設(shè)置了所述頻譜多普勒的偏轉(zhuǎn)角度之后，將所述頻譜多普勒的方向與所述有效血管的方向作為所述頻譜多普勒的校正角方向，從而得到優(yōu)化之后的超聲波圖像。

本實施例中通過對所述血流數(shù)據(jù)血流進行分析處理，得到有效血管，根據(jù)有效血管的相關(guān)信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，以獲得有效表達人體信息的超聲波圖像。

參照圖7，圖7為本發(fā)明實施例中優(yōu)化模塊的一種功能模塊示意圖。

在本實施例中，所述優(yōu)化模塊30包括：

優(yōu)化單元31，用于根據(jù)所述血管的相關(guān)信息優(yōu)化所述血管的血流相關(guān)參數(shù)和頻譜多普勒參數(shù)，得到優(yōu)化后的血流相關(guān)參數(shù)和優(yōu)化后的頻譜多普勒參數(shù)；

所述多普勒診斷儀根據(jù)所述血管的骨架信息、所述血管的質(zhì)心坐標和所述血管的面積，優(yōu)化所述血流取樣框的位置、所述血流取樣框的偏轉(zhuǎn)角度和所述有效血管的方向；優(yōu)化所述頻譜多普勒的偏轉(zhuǎn)角度、所述頻譜多普勒的取樣深度位置和所述頻譜多普勒的校正角方向，得到優(yōu)化后所述血流取樣框的位置、所述血流取樣框的偏轉(zhuǎn)角度和所述有效血管的方向，優(yōu)化后的所述頻譜多普勒的偏轉(zhuǎn)角度、所述頻譜多普勒的取樣深度位置和所述頻譜多普勒的校正角方向。

判斷單元32，用于判斷當前工作的多普勒模式；

第二處理單元33，用于若當前工作的多普勒模式為二維血流模式時，則根據(jù)所述優(yōu)化后的血流相關(guān)參數(shù)得到超聲波圖像；

第三處理單元34，用于若當前工作的多普勒模式為二維血流模式和一維的頻譜多普勒模式相結(jié)合時，則根據(jù)所述優(yōu)化后的血流相關(guān)參數(shù)和所述優(yōu)化后的頻譜多普勒參數(shù)得到超聲波圖像。

所述多普勒診斷儀判斷當前工作的多普勒模式是二維血流模式還是二維血流模式和一維的頻譜多普勒模式相結(jié)合的工作模式。當所述多普勒診斷儀判定當前工作的多普勒模式為二維血流模式，且偵測到用戶點擊Auto按鈕的操作時，所述多普勒診斷儀自動根據(jù)優(yōu)化后的血流相關(guān)參數(shù)去獲取超聲波圖像。當所述多普勒診斷儀判定當前工作的多普勒模式為二維血流模式和一維的頻譜多普勒模式相結(jié)合的工作模式，即所述多普勒診斷儀判定當前工作的多普勒模式為二維血流模式下，一維的頻譜多普勒模式準備狀態(tài)的工作模式，且偵測到用戶點擊Auto按鈕的操作時，所述多普勒診斷儀自動根據(jù)所述優(yōu)化后的血流相關(guān)參數(shù)和所述優(yōu)化后的頻譜多普勒參數(shù)進行B模式、Color模式和PW模式或者PW模式數(shù)據(jù)的采集，以得到超聲波圖像。

本實施例通過根據(jù)不同的工作模式下，自動根據(jù)優(yōu)化后的血流相關(guān)參數(shù)和優(yōu)化后的頻譜多普勒參數(shù)得到超聲波圖像，實現(xiàn)了在獲得超聲波圖像的過程中，減少了用戶的操作，提高了用戶體驗效果。

需要說明的是，在本文中，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者裝置不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者裝置所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括該要素的過程、方法、物品或者裝置中還存在另外的相同要素。

上述本發(fā)明實施例序號僅僅為了描述，不代表實施例的優(yōu)劣。

通過以上的實施方式的描述，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到上述實施例方法可借助軟件加必需的通用硬件平臺的方式來實現(xiàn)，當然也可以通過硬件，但很多情況下前者是更佳的實施方式。基于這樣的理解，本發(fā)明的 技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)(如ROM/RAM、磁碟、光盤)中，包括若干指令用以使得一臺終端設(shè)備(可以是手機，計算機，服務器，空調(diào)器，或者網(wǎng)絡設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述的方法。

以上僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)或等效流程變換，或直接或間接運用在其他相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，均同理包括在本發(fā)明的專利保護范圍內(nèi)。