一種基于信號統(tǒng)計分析的超聲圖像自動優(yōu)化方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于信號統(tǒng)計分析的超聲圖像自動優(yōu)化方法，包括數(shù)據(jù)獲取步驟；信號統(tǒng)計分析步驟；自適應數(shù)字增益優(yōu)化步驟；自適應動態(tài)范圍壓縮優(yōu)化步驟，將信號的動態(tài)范圍壓縮后用于灰度顯示。本發(fā)明所提供的方法通過數(shù)據(jù)獲取、信號統(tǒng)計分析、數(shù)字增益計算、動態(tài)范圍壓縮等步驟，實現(xiàn)了超聲診斷成像系統(tǒng)超聲圖像的自動優(yōu)化，可以使最終呈現(xiàn)的圖像灰度更加均衡，對比度更高，從而得到較好的圖像顯示效果，幫助醫(yī)療過程以獲得更好的診治效果。
【專利說明】一種基于信號統(tǒng)計分析的超聲圖像自動優(yōu)化方法

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明設計一種超聲成像系統(tǒng)中自動優(yōu)化圖案的方法，尤其涉及一種基于信號統(tǒng) 計分析的超聲圖像自動優(yōu)化方法。

【背景技術】
[0002] 傳統(tǒng)的超聲成像原理為：探頭發(fā)射一短脈沖超聲，超聲聲束透過皮膚進入人體后， 遇到不同聲特性阻抗組織組成的大、小界面產(chǎn)生的反射或后散射的回波返回探頭，被探頭 接收后轉(zhuǎn)換成對應該深度界面的回聲電信號，經(jīng)過放大、處理后在屏幕上由一串明暗不同 的亮點顯示成一條超聲波信息線，表示出沿聲束相應深度各組織界面的信息。當聲束在不 同位置進行掃描后，獲取的一組超聲信息線便可形成一幅二維超聲圖像。
[0003] 當超聲束通過人體組織時，會受到組織作用而衰減，如肝、腎的實質(zhì)衰減系數(shù)平均 值為ldB/cm · MHz。為了彌補衰減對圖像的影響，一般會采用深度增益補償技術。
[0004] 另外，動態(tài)范圍指的是儀器接收不失真的最大信號幅值A1與最小信號A2的比值， 保持較大的信號動態(tài)范圍，圖像信息量豐富，顯示反差較小、較為柔和；反之圖像信息量相 對較少，但反差增大，邊緣雖不柔和但較清晰。因此，臨床應用時，應針對不同的臟器和不同 目的的檢查而適當?shù)卣{(diào)節(jié)動態(tài)范圍。
[0005] 同時，在B模式超聲成像系統(tǒng)中，一般顯示器的亮度動態(tài)范圍只有30dB左右，因此 儀器要采用動態(tài)范圍壓縮的技術使得接收信號的動態(tài)范圍與顯示器的動態(tài)范圍相匹配。即 在進行包絡檢測技術之后的回波信號需要進行數(shù)據(jù)壓縮處理（如對數(shù)壓縮技術），以映射 到超聲成像視頻顯示所需的灰階范圍，常見的灰階級別為8bit即256級。
[0006] 通常，超聲成像系統(tǒng)會提供不同的灰階映射，以滿足不同檢查部位圖像的對比度 需求。因此，對于某一檢查部位，可設定一組默認的灰階映射表。然而，由于獲取的回波信 號數(shù)據(jù)會因被檢查者的不同而變化，該組默認灰階映射表并不能使顯示圖像達到最優(yōu)的效 果，而且，原始信號強度也依賴于超聲系統(tǒng)的其它參數(shù)設置，如：總增益Gain，時間增益補 償TGC(Time Gain Compensation),動態(tài)范圍等，用戶需要調(diào)節(jié)這些參數(shù)使檢測圖像達到較 好的效果，從而導致診斷時間的延長。為了加快診斷效率，提高診斷信息的精確性與便利 性，設計一鍵優(yōu)化算法的思想，使接收到的回波信號數(shù)據(jù)自適應映射到較好的像素灰階強 度范圍，獲得B模式圖像的自動優(yōu)化效果。
[0007] 常規(guī)超聲圖像自動優(yōu)化技術主要是分析沿掃描深度方向的圖像灰度變化情況， 計算出圖像優(yōu)化所需的參數(shù)：Gain、TGC曲線、動態(tài)范圍等等，進而調(diào)整圖像局部信號強 度以獲得良好的圖像亮度、均勻性和對比度，例如美國專利US 6743174 B2、美國專利US 2008/0306385 A1、中國專利CN 101190135 B。然而，這些技術或?qū)φ鶊D像分析，不考慮局 部信息，達到的優(yōu)化效果不明顯；或在調(diào)整圖像局部區(qū)域時，圖像優(yōu)化的效果受選取子區(qū)域 的先驗知識的影響，不能做到對實時圖像都優(yōu)化到最佳狀態(tài)，且算法實現(xiàn)過程繁瑣。
[0008] 另外絕大多數(shù)已知的圖像優(yōu)化技術只涉及深度方向增益的調(diào)整，而不涉及動態(tài)范 圍壓縮時的灰度映射曲線的調(diào)整。根據(jù)圖像內(nèi)容合理調(diào)整灰度映射曲線，可以有效地在動 態(tài)范圍不變的前提下提高組織的對比度，獲得更理想的觀測效果。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 本發(fā)明的主要目的是提供一種超聲成像系統(tǒng)中自動優(yōu)化圖像的方法，通過數(shù)據(jù)獲 取、信號統(tǒng)計分析、數(shù)字增益計算、動態(tài)范圍壓縮等步驟，實現(xiàn)超聲圖像自動優(yōu)化的超聲診 斷成像系統(tǒng)，可以使最終呈現(xiàn)的圖像灰度更加均衡，對比度更高，從而得到較好的圖像顯示 效果，幫助醫(yī)療過程獲得更好的診治效果。
[0010] 本發(fā)明的主要技術方案為：一種基于信號統(tǒng)計分析的超聲圖像自動優(yōu)化方法，包 括以下步驟：數(shù)據(jù)獲取步驟，通過超聲設備獲取至少一幀信號的數(shù)據(jù)至軟件緩存用于分析； 信號統(tǒng)計分析步驟，對保存的數(shù)據(jù)進行頻數(shù)直方圖統(tǒng)計，得到信號的統(tǒng)計直方圖，計算并記 錄直方圖的分布特征；自適應數(shù)字增益優(yōu)化步驟，通過在信號直方圖上設定合適閾值的方 法確定初始數(shù)字增益補償系數(shù)，并對初始增益進行校正；自適應動態(tài)范圍壓縮優(yōu)化步驟，將 信號的動態(tài)范圍壓縮后用于灰度顯示；本步驟選擇合適的信號區(qū)間，在區(qū)間內(nèi)結(jié)合灰階變 換的特性的對灰度對數(shù)壓縮映射表進行自動優(yōu)化。
[0011] 優(yōu)選地，其中數(shù)據(jù)獲取步驟中對保存的數(shù)據(jù)按深度方向進行區(qū)域劃分，每個被劃 分的區(qū)域?qū)粡埢叶葔嚎s映射表。
[0012] 優(yōu)選地，其中數(shù)據(jù)獲取步驟中對保存的數(shù)據(jù)按深度方向劃分出的區(qū)域有部分重 疊，從而提高最終圖像優(yōu)化質(zhì)量。
[0013] 優(yōu)選地，其中自適應數(shù)字增益優(yōu)化步驟中通過對應場景預設法獲得所述閾值。
[0014] 優(yōu)選地，其中自適應數(shù)字增益優(yōu)化步驟中通過有效噪聲數(shù)據(jù)均值法獲得所述閾 值。
[0015] 優(yōu)選地，其中自適應數(shù)字增益優(yōu)化步驟，采用大于噪聲閾值的采樣信號個數(shù)與小 于噪聲閾值的采樣信號個數(shù)的比值的方法確定初始增益補償系數(shù)的校正值，對初始增益進 行校正。
[0016] 優(yōu)選地，其中自適應數(shù)字增益優(yōu)化步驟，采用組度特征和深度信息預設法確定初 始增益補償系數(shù)的校正值，對初始增益進行校正。
[0017] 優(yōu)選地，其中自適應動態(tài)范圍壓縮優(yōu)化步驟包括以下步驟：
[0018] 1)對原始信號進行數(shù)字增益自適應優(yōu)化；
[0019] 首先以自適應數(shù)字增益優(yōu)化步驟中獲得的數(shù)字增益值做插值，插值個數(shù)為深度方 向上的采樣點總數(shù)，將超聲波信號映射到灰階值〇?255范圍；假定動態(tài)范圍內(nèi)的信號數(shù)值 大小為S min?Smax，則一個數(shù)值大小為S的信號對應的輸出灰度值P為：

【權利要求】
1. 一種基于信號統(tǒng)計分析的超聲圖像自動優(yōu)化方法，包括以下步驟： 1) 數(shù)據(jù)獲取步驟，通過超聲設備獲取至少一幀信號的數(shù)據(jù)至軟件緩存用于分析； 2) 信號統(tǒng)計分析步驟，對保存的數(shù)據(jù)進行頻數(shù)直方圖統(tǒng)計，得到信號的統(tǒng)計直方圖，計 算并記錄直方圖的分布特征； 3) 自適應數(shù)字增益優(yōu)化步驟，通過在信號直方圖上設定合適閾值的方法確定初始數(shù)字 增益補償系數(shù)，并對初始增益進行校正； 4) 自適應動態(tài)范圍壓縮優(yōu)化步驟，將信號的動態(tài)范圍壓縮后用于灰度顯示；本步驟選 擇合適的信號區(qū)間，在區(qū)間內(nèi)結(jié)合灰階變換的特性的對灰度對數(shù)壓縮映射表進行自動優(yōu) 化。
2. 根據(jù)權利要求1所述的基于信號統(tǒng)計分析的超聲圖像自動優(yōu)化方法，其中數(shù)據(jù)獲取 步驟中對保存的數(shù)據(jù)按深度方向進行區(qū)域劃分，每個被劃分的區(qū)域?qū)粡埢叶葔嚎s映射 表。
3. 根據(jù)權利要求2所述的基于信號統(tǒng)計分析的超聲圖像自動優(yōu)化方法，其中數(shù)據(jù)獲取 步驟中對保存的數(shù)據(jù)按深度方向劃分出的區(qū)域有部分重疊，從而提高最終圖像優(yōu)化質(zhì)量。
4. 根據(jù)權利要求1所述的基于信號統(tǒng)計分析的超聲圖像自動優(yōu)化方法，其中自適應數(shù) 字增益優(yōu)化步驟中通過對應場景預設法獲得所述閾值。
5. 根據(jù)權利要求1所述的基于信號統(tǒng)計分析的超聲圖像自動優(yōu)化方法，其中自適應數(shù) 字增益優(yōu)化步驟中通過有效噪聲數(shù)據(jù)均值法獲得所述閾值。
6. 根據(jù)權利要求1所述的基于信號統(tǒng)計分析的超聲圖像自動優(yōu)化方法，其中自適應數(shù) 字增益優(yōu)化步驟，采用大于噪聲閾值的采樣信號個數(shù)與小于噪聲閾值的采樣信號個數(shù)的比 值的方法確定初始增益補償系數(shù)的校正值，對初始增益進行校正。
7. 根據(jù)權利要求1所述的基于信號統(tǒng)計分析的超聲圖像自動優(yōu)化方法，其中自適應數(shù) 字增益優(yōu)化步驟，采用組度特征和深度信息預設法確定初始增益補償系數(shù)的校正值，對初 始增益進行校正。
8. 根據(jù)權利要求1所述的基于信號統(tǒng)計分析的超聲圖像自動優(yōu)化方法，其中自適應動 態(tài)范圍壓縮優(yōu)化步驟包括以下步驟： 1) 對原始信號進行數(shù)字增益自適應優(yōu)化； 首先以自適應數(shù)字增益優(yōu)化步驟中獲得的數(shù)字增益值做插值，插值個數(shù)為深度方向上 的采樣點總數(shù)，將超聲波信號映射到灰階值〇?255范圍；假定動態(tài)范圍內(nèi)的信號數(shù)值大小 為Smin?S max，則一個數(shù)值大小為S的信號對應的輸出灰度值P為：
2) 獲取深度方向的具有灰階變換特性的自適應優(yōu)化對數(shù)壓縮映射表； 利用將數(shù)據(jù)信號映射到灰階范圍〇?255后，對每條水平掃描線上的數(shù)據(jù)進行平均后 得到深度方向上的灰度平均值；得到深度方向上的灰度平均值后，對曲線平滑后，查找曲線 上的極小值點，并通過篩選、刪減和合并只保留最多一個極小值，記作meanDiffMin ;同時 也對極大值進行相同的操作，之后計算所有極大值的均值meanRecordMax ; 視用戶所需的圖像效果設定動態(tài)壓縮區(qū)間端點灰度值valuel和value2 ;并利用極小 值和極大值均值的計算A點及B點的值： A = valuel+weight*(meanRecordMax-recordMin)^meanDiffMinRatio； B = value2+weight*(meanRecordMax-recordMin)^meanDiffMinRatio； 其中weight為權重，recordMin為記錄的極小值點的大?。? 計算灰度值A對應的信號大小Sa，灰度值B對應的信號大小Sb : Sa = 10~((A*logDR/255+left-DR)/20) Sb = 10~((B*logDR/255+left-DR)/20) 其中LogDR為用戶選擇的動態(tài)范圍的大小，Ieft-DR表示欲顯示的最小信號； 最后，新的灰度映射的計算表達式為：
應用計算所得的深度方向的具有灰階變換特性的對數(shù)壓縮映射表，為整個圖像自動優(yōu) 化。
9.根據(jù)權利要求8所述的基于信號統(tǒng)計分析的超聲圖像自動優(yōu)化方法，其特征是，使 用噪音占信號的比重關系法來計算A點的灰度值。
【文檔編號】A61B8/00GK104490418SQ201410497890
【公開日】2015年4月8日 申請日期:2014年9月25日 優(yōu)先權日:2014年9月25日
【發(fā)明者】丁浩, 魏芳 申請人:深圳市恩普電子技術有限公司