專利名稱：一種多尺度的生物組織位移估計(jì)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于超聲彈性成像技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及生物組織位移估計(jì)方法。
背景技術(shù)：
生物組織彈性模量的變化通常與其病理現(xiàn)象有關(guān)。例如，惡性的病理損害，例如乳房硬癌、前列腺癌、甲狀腺癌及肝轉(zhuǎn)移等，通常表現(xiàn)為硬的小結(jié)。乳房硬癌是乳腺癌的最常見形式，大約占乳腺癌總數(shù)的四分之三，由于其基質(zhì)密度增大而表現(xiàn)為致密的硬塊。而其他類型的乳腺癌如導(dǎo)管內(nèi)癌和乳頭狀瘤則表現(xiàn)為柔軟的組織，良性的乳腺纖維囊性病也很少表現(xiàn)為硬塊。
生物組織的彈性模量信息對(duì)于疾病的診斷過程具有重要的參考價(jià)值。然而，包括X射線成像、超聲成像、計(jì)算機(jī)斷層成像(CT)和磁共振成像(MRI)等在內(nèi)的傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)成像模態(tài)都不能直接提供關(guān)于彈性模量這一組織的基本力學(xué)屬性的信息。1991年，J.Ophir提出超聲彈性成像(ultrasound elastography)的方法，對(duì)組織的彈性模量分布進(jìn)行定量估計(jì)、成像。目前，超聲彈性模量已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)超聲成像的一個(gè)研究熱點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于乳房、前列腺、動(dòng)脈粥樣斑塊、心肌動(dòng)力學(xué)以及高強(qiáng)度聚焦超聲與射頻消融引起的損害(lesion)的檢測(cè)與評(píng)估。
超聲彈性成像的基本原理為將超聲探頭嵌于一塊擠壓平板中，沿著探頭的縱向壓縮組織，分別采集組織壓縮前、后的射頻信號(hào)；組織被壓縮時(shí)，組織內(nèi)將會(huì)產(chǎn)生一個(gè)沿壓縮方向的應(yīng)變，如果組織內(nèi)部彈性模量分布不均勻，組織內(nèi)的應(yīng)變分布也會(huì)有所差異；彈性模量較大的區(qū)域，引起的應(yīng)變比較?。环粗?，彈性模量較小的區(qū)域，相應(yīng)的應(yīng)變比較大。通過一些方法估計(jì)出組織內(nèi)部不同位置的位移，從而計(jì)算出組織內(nèi)部的應(yīng)變分布情況，用來間接描述組織內(nèi)部的彈性模量分布，從而描述組織的生理、病理狀態(tài)。
對(duì)于二維超聲彈性成像，一般采用線陣的B型超聲探頭，采集組織壓縮前、后的探頭每一條掃描線的射頻信號(hào)，分別進(jìn)行上面描述的位移估計(jì)，從而計(jì)算出每一條掃描線對(duì)應(yīng)組織的一維應(yīng)變分布。最后把所有掃描線對(duì)應(yīng)的一維應(yīng)變分布按掃描線順序組成一個(gè)二維應(yīng)變分布，以灰度圖或者偽彩圖的形式表示，用來間接描述組織內(nèi)部的彈性模量分布。
一般的超聲彈性成像方法包括以下步驟1、利用商用B型超聲儀器(一般采用線陣探頭)得到待測(cè)生物組織(一般為人體組織，也可以為動(dòng)物組織，以下簡稱組織)壓縮前的一幅數(shù)字化的二維射頻信號(hào)(可以采用模擬射頻信號(hào)輸出端接信號(hào)放大器，再接高速數(shù)據(jù)采集卡，得到數(shù)字化的二維射頻信號(hào)；也可以在數(shù)字化B型超聲儀器上直接得到數(shù)字化的二維射頻信號(hào))；2.手持該B型超聲儀器的探頭或者利用步進(jìn)電機(jī)或者螺旋裝置驅(qū)動(dòng)該探頭，沿著探頭的縱向?qū)υ摻M織施加一個(gè)微小的擠壓(對(duì)組織施加的壓縮量一般控制在為1％的數(shù)量級(jí))，得到組織壓縮后的一幅數(shù)字化的二維射頻信號(hào)；3.從步驟1和2的得到的組織壓縮前、后的二維射頻信號(hào)中分別取出第一條掃描線的數(shù)據(jù)，設(shè)為s1(n)和s2(n)，n表示該兩條掃描線上的數(shù)據(jù)序號(hào)，1≤n≤nmax，n的最大值nmax由該B型超聲儀器的探查深度、發(fā)射的超聲波在組織中的傳播速度以及射頻信號(hào)的采樣頻率決定；4.從該掃描線數(shù)據(jù)s1(n)中取一小段長度為T的數(shù)據(jù)d1，其數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為U，U＝round(T×U0)，其中，T的單位為mm，U0代表1mm的組織對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，由發(fā)射的超聲波在組織中的傳播速度以及射頻信號(hào)的采樣頻率決定，round(·)代表四舍五入的取整操作，該數(shù)據(jù)d1的序號(hào)從n1到n1+U-1，n1可在1≤n1≤U的范圍內(nèi)選擇；在τ1到τ2確定的搜索范圍內(nèi)求該小段數(shù)據(jù)與掃描線數(shù)據(jù)s2(n)的互相關(guān)函數(shù)R(τ)，計(jì)算公式如下R(τ)=Σi=n1n1+U-1s1(i)s2(i-τ)Σi=n1n1+U-1s12(i)·Σi=n1n1+U-1s22(i-τ)(τ1≤τ≤τ2)]]>其中i為計(jì)算過程中表示數(shù)據(jù)序號(hào)的循環(huán)變量，τ1為0，τ2為對(duì)組織施加的壓縮量，以采樣數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)表示；為了提高位移估計(jì)的精度，一般還需要對(duì)計(jì)算得到互相關(guān)函數(shù)進(jìn)行插值，如拋物線等常規(guī)插值方法；5.確定步驟4得到的互相關(guān)函數(shù)R(τ)的最大值對(duì)應(yīng)的位置t1，t1就是數(shù)據(jù)d1在組織壓縮后的位移(即s1(n)中的序號(hào)從n1到n1+U-1的小段數(shù)據(jù)d1的在組織壓縮后移動(dòng)到s2(n)中的序號(hào)從n1-t1到n1+U-1-t1的位置)；6.依次從掃描線數(shù)據(jù)s1(n)中取一小段長度為T即數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為U的數(shù)據(jù)d2、d3、…、dL，每段數(shù)據(jù)的序號(hào)依次錯(cuò)開V個(gè)采樣數(shù)據(jù)，1≤V≤U，直到再錯(cuò)開V個(gè)采樣數(shù)據(jù)將超出s1(n)的范圍，按步驟4、5相同的方法依次得到各段數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的位移t2、t3、…、tL，其中L為小段數(shù)據(jù)的總數(shù)；則位移序列t1、t2、…、tL為第一條掃描線數(shù)據(jù)s1(n)對(duì)應(yīng)的組織的位移估計(jì)；7.利用與步驟3-6相同的方法，依次得到第2、3、…、M條掃描線數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的組織的位移估計(jì)，其中M為表示探頭的掃描線總數(shù)，由探頭決定；8.對(duì)第一條掃描線數(shù)據(jù)s1(n)對(duì)應(yīng)的組織的位移估計(jì)序列t1、t2、…、tL求差分，得到組織第一條掃描線s1(n)對(duì)應(yīng)組織的應(yīng)變分布，計(jì)算公式如下，
ϵ1=t2-t1V,ϵ2=t3-t2V,···,ϵL-1=tL-tL-1V]]>其中，ε1、ε2、…、εL-1分別為d1、d2、…、dL-1對(duì)應(yīng)的組織應(yīng)變；9.利用與步驟8相同的方法，依次得到組織第2、3、…、M條掃描線數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的組織的應(yīng)變分布；10.將步驟9得到的M條掃描線數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的應(yīng)變分布，按照掃描線的順序組合成一個(gè)二維數(shù)據(jù)，并以灰度圖或者偽彩圖的形式表示出來，就得到組織的二維應(yīng)變分布圖。
在超聲彈性成像中，關(guān)鍵的問題在于對(duì)組織的位移分布進(jìn)行估計(jì)，也就是上面描述的方法的步驟3-7?；ハ嚓P(guān)函數(shù)的值越大，說明壓縮前、后的小段數(shù)據(jù)吻合得越好，互相關(guān)函數(shù)的最大值位置代表了壓縮前的小段數(shù)據(jù)在壓縮后對(duì)應(yīng)的位置，從而可以求出該小段數(shù)據(jù)的位移，也就是該小段數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的組織的位移。
在超聲彈性成像中，選擇的壓縮前信號(hào)中的小段數(shù)據(jù)用來跟蹤對(duì)應(yīng)的小段組織的位移，稱為跟蹤波段。其長度稱為跟蹤波段長度，或者尺度。選取合適的尺度在超聲彈性成像的位移估計(jì)中非常重要。當(dāng)對(duì)組織施加的壓縮量比較小(如小于1％)的時(shí)候，尺度越大，包含的信息越多，位移估計(jì)的精度越高，對(duì)隨機(jī)噪聲的干擾也越不敏感。當(dāng)對(duì)組織施加的壓縮量比較大(如1-5％)的時(shí)候，尺度越大，由于組織被壓縮，組織壓縮前、后信號(hào)重合的部分越小，利用互相關(guān)函數(shù)最大值位置進(jìn)行位移估計(jì)的精度越低，同時(shí)，尺度越大，又越不容易受到隨機(jī)噪聲的干擾；而當(dāng)尺度較小的時(shí)候，組織壓縮前、后信號(hào)重合的部分較大，位移估計(jì)的精度較高，然而此時(shí)的位移估計(jì)又對(duì)隨機(jī)噪聲的干擾比較敏感。
為了增加組織壓縮前、后信號(hào)重合的程度，一般采用線性插值的方法，把被“壓縮”的信號(hào)“拉伸”(stretching)成與原信號(hào)同長，從而增加壓縮前后波形的重合度。在波形拉伸中，拉伸系數(shù)與對(duì)組織施加的壓縮量或應(yīng)變(以百分比表示)有關(guān)。當(dāng)拉伸系數(shù)接近組織的應(yīng)變時(shí)，波形的重合度最大，從而互相關(guān)函數(shù)最大值最大。但是組織的應(yīng)變?cè)跁r(shí)延估計(jì)前是未知的，拉伸系數(shù)的選擇只能根據(jù)施加的位移量和組織的深度作大致判斷。并且由于組織的不均勻性，組織內(nèi)部應(yīng)變的分布也不均勻，因此特定的拉伸系數(shù)在組織的某些部分可能拉伸不足，在某些部分又拉伸過量，這反過來又引入誤差。因此，有人提出一種對(duì)不同位置的波段進(jìn)行自適應(yīng)拉伸系數(shù)的方法，使得拉伸后的波段與壓縮前波段的互相關(guān)函數(shù)最大值最大，然后利用拉伸系數(shù)直接估計(jì)出該位置組織的應(yīng)變。但是這種自適應(yīng)拉伸的方法計(jì)算時(shí)間較長，在實(shí)際應(yīng)用中可能受到限制。
從實(shí)際應(yīng)用的角度，希望對(duì)組織施加的壓縮量大一些好，這樣可以更能“看清”組織內(nèi)部彈性模量差異引起的應(yīng)變分布差異的細(xì)節(jié)。一般采用多次壓縮(multi-compression)的方法，將大位移分解為小位移之和，逐次對(duì)組織施壓一個(gè)小的位移量，計(jì)算出相應(yīng)的應(yīng)變分布。最后將多幅應(yīng)變分布疊加，得到大位移時(shí)的應(yīng)變分布。然而，該方法增加了數(shù)據(jù)采集時(shí)間。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明為了解決對(duì)組織施加的壓縮量比較大的時(shí)候大尺度和小尺度的矛盾，提出一種多尺度的組織位移估計(jì)方法；在組織壓縮量比較大時(shí)，將兩種或兩種以上不同尺度對(duì)應(yīng)的互相關(guān)函數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均，從而綜合了多種不同尺度的信息進(jìn)行組織位移估計(jì)，可對(duì)只選擇單一的大尺度或小尺度進(jìn)行組織位移估計(jì)的優(yōu)缺點(diǎn)實(shí)現(xiàn)揚(yáng)長避短，提高組織位移估計(jì)的精度。
本發(fā)明提出的一種多尺度的組織位移估計(jì)方法，包括以下步驟1.從組織壓縮前、后的二維射頻信號(hào)中分別取出第一條掃描線的數(shù)據(jù)，設(shè)為s1(n)和s2(n)，n表示該兩條掃描線上的數(shù)據(jù)序號(hào)，1≤n≤nmax，n的最大值nmax由該B型超聲儀器的探查深度、發(fā)射的超聲波在組織中的傳播速度以及射頻信號(hào)的采樣頻率決定；2.從該掃描線數(shù)據(jù)s1(n)中取一小段尺度為T1的數(shù)據(jù)d1，其數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為U1，U1＝round(T1×U0)，其中，T1的單位為mm，U0代表1mm的組織對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，由發(fā)射的超聲波在組織中的傳播速度以及射頻信號(hào)的采樣頻率決定，round(·)代表四舍五入的取整操作，該數(shù)據(jù)d1的序號(hào)從n1到n1+U1-1，n1可在1≤n1≤U1的范圍內(nèi)選擇；在τ1到τ2確定的搜索范圍內(nèi)求該小段數(shù)據(jù)與掃描線數(shù)據(jù)s2(n)的互相關(guān)函數(shù)R1，1(τ)，計(jì)算公式如下R1,1(τ)=Σi=n1n1+U1-1s1(i)s2(i-τ)Σi=n1n1+U1-1s12(i)·Σi=n1n1+U1-1s22(i-τ)(τ1≤τ≤τ2)]]>其中i為計(jì)算過程中表示數(shù)據(jù)序號(hào)的循環(huán)變量，τ1為0，τ2為對(duì)組織施加的壓縮量，以采樣數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)表示(為了提高位移估計(jì)的精度，最好對(duì)計(jì)算得到互相關(guān)函數(shù)進(jìn)行插值處理，如拋物線等常規(guī)插值方法)；最后得到一個(gè)T1尺度下的互相關(guān)函數(shù)R1，1(τ)；3.將數(shù)據(jù)d1平均細(xì)分成N段數(shù)據(jù)d2，1，d2，2’…，d2，N，其尺度都為T2，T2＝T1/N，其中N是尺度T1細(xì)分的段數(shù)，即大尺度T1與小尺度T2的比值，N≥2，一般可取2≤N≤8；每段小尺度T2數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)為U2，U2＝round(T2×U0)，第j(1≤j≤N)小段數(shù)據(jù)d2，j的序號(hào)從n2，j到n2，j+U2-1，n2，j＝n1+round((j-1)×T2×U0)，在τ1到τ2的搜索范圍內(nèi)分別求數(shù)據(jù)d2，1，d2，2，…，d2，N與掃描線數(shù)據(jù)s2(n)的互相關(guān)函數(shù)R2，j(τ)(1≤j≤N)，計(jì)算公式如下
R2,j(τ)=Σi=n2,jn2,j+U2-1s1(i)s2(i-τ)Σi=n2,jn2,j+U2-1s12(i)·Σi=n2,jn2,j+U2-1s22(i-τ)(τ1≤τ≤τ2)]]>最后得到N個(gè)T2尺度下的互相關(guān)函數(shù)R2，j(τ)(1≤j≤N)；4.利用與步驟3相同的方法，分別將步驟3得到的N段數(shù)據(jù)d2，1，d2，2，…，d2，N中的每段數(shù)據(jù)繼續(xù)平均細(xì)分成N段數(shù)據(jù)，這樣總共有N2段數(shù)據(jù)，其尺度為T3，T3＝T2/N；在τ1到τ2的搜索范圍內(nèi)分別求這N2段數(shù)據(jù)與掃描線數(shù)據(jù)s2(n)的互相關(guān)函數(shù)R3，j(τ)(1≤j≤N2)，得到N2個(gè)T3尺度下的互相關(guān)函數(shù)R3，j(τ)(1≤j≤N2)；利用同樣的方法，將該N2段小段數(shù)據(jù)中的每段數(shù)據(jù)平均細(xì)分成N段數(shù)據(jù)，繼續(xù)依次再對(duì)細(xì)分的每段數(shù)據(jù)平均細(xì)分成N段，其尺度依次減小到前一尺度的1/N，即T4＝T3/N，…，Tm＝Tm-1/N；m為采用的不同尺度總的個(gè)數(shù)，2≤m≤6(一般取m＝2或者m＝3即可)，依次計(jì)算得到N3，…，Nm-1個(gè)在尺度T4，…Tm的互相關(guān)函數(shù)；5.對(duì)步驟2-4得到的1，N，…，Nm-1個(gè)T1，T2，…，Tm尺度下的互相關(guān)函數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均，得到綜合了不同尺度信息的復(fù)合的互相關(guān)函數(shù)，公式如下R(τ)=Σk=1mΣl=1Nk-1αk,lRk,l(τ)]]>其中αk，l為加權(quán)系數(shù)，αk，l≥0，并且Σk=1mΣl=1Nk-1αk,l=1,]]>一般可取αk,l=11+N+···+Nm-1,]]>即采用算術(shù)平均，即各個(gè)互相關(guān)函數(shù)的加權(quán)系數(shù)都相等。
6.確定步驟5得到的復(fù)合的互相關(guān)函數(shù)R(τ)的最大值對(duì)應(yīng)的位置t1，則t1就是數(shù)據(jù)d1在組織壓縮后的位移(即s1(n)中的序號(hào)從n1到n1+U1-1的小段數(shù)據(jù)d1的在組織壓縮后移動(dòng)到s2(n)中的序號(hào)從n1-t1到n1+U1-1-t1的位置)；7.依次從掃描線數(shù)據(jù)s1(n)中取一小段尺度為T1即數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為U1的數(shù)據(jù)d2、d3、…、dL，每段數(shù)據(jù)的序號(hào)依次錯(cuò)開V個(gè)采樣數(shù)據(jù)，1≤V≤U1，直到再錯(cuò)開V個(gè)采樣數(shù)據(jù)將超出s1(n)的范圍，按步驟2-6相同的方法依次得到各段數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的位移t2、t3、…、tL，其中L為小段數(shù)據(jù)的總數(shù)；則位移序列t1、t2、…、tL為第一條掃描線數(shù)據(jù)s1(n)對(duì)應(yīng)的組織的位移估計(jì)；8.利用與步驟1-7相同的方法，依次得到第2、3、…、M條掃描線數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的組織的位移估計(jì)，其中M為表示探頭的掃描線總數(shù)，由探頭決定。
本發(fā)明的原理從誤差分析的角度來看，位移估計(jì)的誤差可以分成相位誤差和偽峰誤差。相位誤差表現(xiàn)為壓縮前、后射頻掃描線數(shù)據(jù)之間的互相關(guān)函數(shù)的最大值位置在對(duì)應(yīng)組織的實(shí)際位移值的附近擾動(dòng)，誤差較小。而偽峰誤差表現(xiàn)為該互相關(guān)函數(shù)的最大值位置已經(jīng)嚴(yán)重偏離對(duì)應(yīng)組織的實(shí)際位移值，此時(shí)的組織位移估計(jì)已經(jīng)不包含足夠的信息量。當(dāng)對(duì)組織施加的壓縮量比較大的時(shí)候，尺度越大，越不容易受隨機(jī)噪聲的干擾，越不容易出現(xiàn)偽峰誤差，但是由于組織壓縮前、后信號(hào)重合的部分越小，此時(shí)的相位誤差較大；而尺度較小時(shí)，相位誤差得到減小，但是此時(shí)的偽峰誤差較大。
本發(fā)明提出的多尺度的方法，綜合了多種不同尺度的信息，利用大尺度來減小偽峰誤差，利用小尺度來減小相位誤差，并且采用加權(quán)平均的方法，即使某些跟蹤波段計(jì)算得到的互相關(guān)函數(shù)的最大值位置誤差較大，對(duì)最后的復(fù)合的互相關(guān)函數(shù)的影響也不大，從而減小了誤差的干擾，提高了組織位移估計(jì)的精度。
本發(fā)明的特點(diǎn)1)采用兩種或兩種以上不同尺度的跟蹤波段，分別計(jì)算它們與壓縮后的掃描線數(shù)據(jù)的互相關(guān)函數(shù)；2)首先采用大尺度的跟蹤波段，計(jì)算它與壓縮后的掃描線數(shù)據(jù)的互相關(guān)函數(shù)；3)接著將大尺度的跟蹤波段平均細(xì)分成分成若干段小尺度的跟蹤波段，分別計(jì)算它們與壓縮后的掃描線數(shù)據(jù)的互相關(guān)函數(shù)；4)如果需要，繼續(xù)對(duì)小尺度的跟蹤波段平均細(xì)分成若干段更小尺度的跟蹤波段，分別計(jì)算它們與壓縮后的掃描線數(shù)據(jù)的互相關(guān)函數(shù)；5)然后將用不同尺度計(jì)算得到的互相關(guān)函數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均，得到綜合了多種不同尺度信息的復(fù)合的互相關(guān)函數(shù)；6)最后復(fù)合的互相關(guān)函數(shù)的最大值位置進(jìn)行組織位移估計(jì)。


圖1為一般的組織位移估計(jì)方法得到的組織應(yīng)變分布的計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果；圖2為本發(fā)明提出的多尺度的組織位移估計(jì)方法的實(shí)施例得到的組織應(yīng)變分布的計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明提出的多尺度的組織位移估計(jì)方法結(jié)合具體實(shí)施例及附圖詳細(xì)說明如下本發(fā)明的實(shí)施例利用計(jì)算機(jī)程序和一般的超聲散射模型仿真得到一塊模擬的組織在壓縮前和壓縮后的一維射頻信號(hào)。組織厚度為60mm，其中0-30mm處的彈性模量是30-60mm處的彈性模量的3倍，采用簡單的一維模型，因此0-30mm處的應(yīng)變是30-60mm處的應(yīng)變的1/3。對(duì)組織施加的壓縮量為4.8％，即2.88mm；探頭中心頻率為3.5MHz，-3dB帶寬為2.0MHz，因?yàn)椴捎煤唵蔚囊痪S模型，所以只有一條掃描線；射頻信號(hào)的采樣頻率為20MHz，假設(shè)超聲波在組織內(nèi)的傳播速度為1540m/s，因此1mm的組織對(duì)應(yīng)1mm/(1540×103mm/s/(20×106Hz)/2≈26個(gè)數(shù)據(jù)，因?yàn)榻M織深度為60mm，所以，每一條掃描線的數(shù)據(jù)為60×26＝1560個(gè)，對(duì)組織施加的壓縮量以采樣數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)表示為60×4.8％×26≈75個(gè)采樣數(shù)據(jù)。
本實(shí)施例采用三種不同的尺度，分別為T1＝4mm，T2＝2mm，T3＝1mm，跟蹤波段細(xì)分的段數(shù)N＝2；搜索范圍為0到75。
本實(shí)施例的具體步驟如下1.設(shè)組織組織壓縮前、后的一維射頻信號(hào)(即掃描線數(shù)據(jù))分別為s1(n)和s2(n)；n表示該兩條掃描線上的數(shù)據(jù)序號(hào)，1≤n≤1560；2.從該掃描線數(shù)據(jù)s1(n)中取一小段尺度為T1的數(shù)據(jù)d1，T1＝4mm，其數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為U1，U1＝104，該數(shù)據(jù)的序號(hào)從32到135；在0到75的搜索范圍內(nèi)求該小段數(shù)據(jù)與掃描線數(shù)據(jù)s2(n)的互相關(guān)函數(shù)R1，1(τ)，計(jì)算公式如下R1,1(τ)=Σi=n1n1+U1-1s1(i)s2(i-τ)Σi=n1n1+U1-1s12(i)·Σi=n1n1+U1-1s22(i-τ)(0≤τ≤75)]]>3.將數(shù)據(jù)d1平均細(xì)分成2段數(shù)據(jù)d2，1，d2，2，其尺度都為T2，T2＝2mm，數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為U2，U2＝52，數(shù)據(jù)d2，1，d2，2的序號(hào)分別從32到83和從84到135，即n2，1＝32，n2，2＝84；在0到75的搜索范圍內(nèi)分別求數(shù)據(jù)d2，1，d2，2與掃描線數(shù)據(jù)s2(n)的互相關(guān)函數(shù)R2，1(τ)，R2，2(τ)，計(jì)算公式分別如下R2,1(τ)=Σi=n2,1n2,1+U2-1s1(i)s2(i-τ)Σi=n2,1n2,1+U2-1s12(i)·Σi=n2,1n2,1+U2-1s22(i-τ)(0≤τ≤75)]]>R2,2(τ)=Σi=n2,2n2,2+U2-1s1(i)s2(i-τ)Σi=n2,2n2,2+U2-1s12(i)·Σi=n2,2n2,2+U2-1s22(i-τ)(0≤τ≤75)]]>4.利用與步驟3相同的方法，分別將步驟3得到的2段數(shù)據(jù)d2，1，d2，2中的每段數(shù)據(jù)繼續(xù)平均細(xì)分成2段數(shù)據(jù)，這樣總共有4段數(shù)據(jù)，其尺度為T3，T3＝1mm；利用與步驟3相同的方法，在0到75的搜索范圍內(nèi)分別求這4段數(shù)據(jù)與掃描線數(shù)據(jù)s2(n)的互相關(guān)函數(shù)R3，1(τ)，R3，2(τ)，R3，3(τ)，R3，4(τ)；5.對(duì)步驟2-4得到的1，2，4個(gè)T1，T2，T3尺度下的互相關(guān)函數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均，得到綜合了三種不同尺度信息的復(fù)合的互相關(guān)函數(shù)，公式如下R(τ)=17(R1,1(τ)+R2,1(τ)+R2,2(τ)+R3,1(τ)+R3,2(τ)+R3,3(τ)+R3,4(τ))]]>即采用算術(shù)平均，各個(gè)互相關(guān)函數(shù)的加權(quán)系數(shù)都相等，等于1/7；6.確定步驟5得到的復(fù)合的互相關(guān)函數(shù)R(τ)的最大值對(duì)應(yīng)的位置t1，t1就是數(shù)據(jù)d1在組織壓縮后的位移(即s1(n)中的序號(hào)從n1到n1+U1-1的小段數(shù)據(jù)d1的在組織壓縮后移動(dòng)到s2(n)中的序號(hào)從n1-t1到n1+U1-1-t1的位置)；7.依次從掃描線數(shù)據(jù)s1(n)中取一小段尺度為T1即數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為U1的數(shù)據(jù)d2、d3、…、dL，每段數(shù)據(jù)的序號(hào)依次錯(cuò)開32個(gè)采樣數(shù)據(jù)，直到再錯(cuò)開32個(gè)采樣數(shù)據(jù)將超出s1(n)的范圍，按步驟2-6相同的方法依次得到各段數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的位移t2、t3、…、tL，其中L為小段數(shù)據(jù)的總數(shù)，L＝45；則位移序列t1、t2、…、tL為掃描線數(shù)據(jù)s1(n)對(duì)應(yīng)的組織的位移估計(jì)。
本實(shí)施例與一般方法的位移估計(jì)效果比較如下圖1和圖2為本實(shí)施例的結(jié)果與一般方法的結(jié)果的比較。圖1和圖2中，橫坐標(biāo)表示組織的不同位置，縱坐標(biāo)表示應(yīng)變的大?。粓D1中的虛線11和圖2中的虛線21表示組織的實(shí)際應(yīng)變分布；圖1中的12為采用一般方法估計(jì)得到的組織應(yīng)變分布，圖2中的22為采用本發(fā)明提出的多尺度的方法估計(jì)得到的組織應(yīng)變分布。
由圖1和圖2可見，對(duì)組織施加的壓縮量為4.8％的時(shí)候，一般方法已不能準(zhǔn)確地估計(jì)出組織的位移分布，計(jì)算得到的應(yīng)變分布偏離實(shí)際值太遠(yuǎn)；而本發(fā)明提出的多尺度的方法仍然能夠較為準(zhǔn)確地估計(jì)出組織的位移分布，計(jì)算得到的應(yīng)變分布接近實(shí)際值。從而說明，本發(fā)明對(duì)于較大的組織壓縮量，能夠提高組織位移估計(jì)的精度。
權(quán)利要求
1.一種多尺度的組織位移估計(jì)方法，包括以下步驟1)從組織壓縮前、后的二維射頻信號(hào)中分別取出第一條掃描線的數(shù)據(jù)，設(shè)為s1(n)和s2(n)，n表示該兩條掃描線上的數(shù)據(jù)序號(hào)，1≤n≤nmax，nmax為n的最大值；2) 從該掃描線數(shù)據(jù)s1(n)中取一小段尺度為T1的數(shù)據(jù)d1，其數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為U1，U1＝round(T1×U0)，其中，T1的單位為mm，U0代表1mm的組織對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，round(·)代表四舍五入的取整操作，該數(shù)據(jù)d1的序號(hào)從n1到n1+U1-1，1≤n1≤U1；在τ1到τ2的搜索范圍內(nèi)求該小段數(shù)據(jù)與掃描線數(shù)據(jù)s2(n)的互相關(guān)函數(shù)R1，1(τ)，計(jì)算公式如下R1,1(τ)=Σi=n1n1+U1-1s1(i)s2(i-τ)Σi=n1n1+U1-1s12(i)·Σi=n1n1+U1-1s22(i-τ)(τ1≤τ≤τ2)]]>其中i為計(jì)算過程中表示數(shù)據(jù)序號(hào)的循環(huán)變量，τ1為0，τ2為對(duì)組織施加的壓縮量，以采樣數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)表示；3)將數(shù)據(jù)d1平均細(xì)分成尺度都為T2的N段數(shù)據(jù)d2，1，d2，2，…，d2，N，T2＝T1/N，N≥2；每段數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為U2，U2＝round(T2×U0)，第j(1≤j≤N)小段數(shù)據(jù)d2，j的序號(hào)從n2，j到n2，j+U2-1，n2，j＝n1+round((j-1)×T2×U0)，在τ1到τ2的搜索范圍內(nèi)分別求數(shù)據(jù)d2，1，d2，2，…，d2，N與掃描線數(shù)據(jù)s2(n)的互相關(guān)函數(shù)R2，j(τ)(1≤j≤N)，計(jì)算公式如下R2,j(τ)=Σi=n2,jn2,j+U2-1s1(i)s2(i-τ)Σi=n2,jn2,j+U2-1s12(i)·Σi=n2,jn2,j+U2-1s22(i-τ)(τ1≤τ≤τ2)]]>得到N個(gè)T2尺度下的互相關(guān)函數(shù)R2，j(τ)(1≤j≤N)；4.)利用與步驟3)相同的方法，分別將步驟3)得到的N段數(shù)據(jù)d2，1，d2，2，…，d2，N中的每段數(shù)據(jù)繼續(xù)平均細(xì)分成N段數(shù)據(jù)，共有N2段數(shù)據(jù)，其尺度為T3，T3＝T2/N；在τ1到τ2的搜索范圍內(nèi)分別求這N2段數(shù)據(jù)與掃描線數(shù)據(jù)s2(n)的互相關(guān)函數(shù)R3，j(τ)(1≤j≤N2)，得到N2個(gè)T3尺度下的互相關(guān)函數(shù)R3，j(τ)(1≤j≤N2)；再將該N2段小段數(shù)據(jù)中的每段數(shù)據(jù)平均細(xì)分成尺度為T4的N段數(shù)據(jù)，繼續(xù)依次再對(duì)細(xì)分的每段數(shù)據(jù)平均細(xì)分成N段，其尺度依次減小到前一尺度的1/N，即T4＝T3/N，…，Tm＝Tm-1/N；m為采用的不同尺度的總個(gè)數(shù)，2≤m≤6，依次計(jì)算得到N3，…，Nm-1個(gè)在尺度T4，…Tm的互相關(guān)函數(shù)；5)對(duì)步驟2)-4)得到的1，N，…，Nm-1個(gè)T1，T2，…，Tm尺度下的互相關(guān)函數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均，得到綜合了不同尺度信息的復(fù)合的互相關(guān)函數(shù)，公式如下R(τ)=Σk=1mΣl=1Nk-1αk,lRk,l(τ)]]>其中αk，l為加權(quán)系數(shù)，αk，l≥0，并且Σk=1mΣl=1Nk-1αk,l.=1;]]>6)確定步驟5)得到的復(fù)合的互相關(guān)函數(shù)R(τ)的最大值對(duì)應(yīng)的位移t1；7)依次從掃描線數(shù)據(jù)s1(n)中取一小段尺度為T1即數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為U1的數(shù)據(jù)d2、d3、…、dL，每段數(shù)據(jù)的序號(hào)依次錯(cuò)開V個(gè)采樣數(shù)據(jù)，1≤V≤U1，直到再錯(cuò)開V個(gè)采樣數(shù)據(jù)將超出s1(n)的范圍，按步驟2)-6)相同的方法依次得到各段數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的位移t2、t3、…、tL，其中L為小段數(shù)據(jù)的總數(shù)；則位移序列t1、t2、…、tL為第一條掃描線數(shù)據(jù)s1(n)對(duì)應(yīng)的組織的位移估計(jì)；8)采用與步驟1)-7)相同的方法，依次得到第2、3、…、M條掃描線數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的組織的位移估計(jì)，其中M為表示探頭的掃描線總數(shù)。
2.如權(quán)利要求1所述的多尺度的組織位移估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟2)中還包括對(duì)得到的互相關(guān)函數(shù)R1，1(τ)再進(jìn)行插值處理。
3.如權(quán)利要求1所述的多尺度的組織位移估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟3)中的大尺度T1與小尺度T2的比值N取值為2≤N≤8。
4.如權(quán)利要求1所述的多尺度的組織位移估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟5)中復(fù)合的互相關(guān)函數(shù)的加權(quán)系數(shù)αk,l=11+N+···+Nm-1.]]>
全文摘要
本發(fā)明屬于超聲彈性成像技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種多尺度的生物組織位移估計(jì)方法。該方法包括從組織壓縮前的二維射頻信號(hào)中的第一條掃描線的數(shù)據(jù)取一小段尺度為T
文檔編號(hào)A61B8/08GK1586408SQ20041005690
公開日2005年3月2日 申請(qǐng)日期2004年8月20日 優(yōu)先權(quán)日2004年8月20日
發(fā)明者白凈, 羅建文 申請(qǐng)人:清華大學(xué)