組織彈性成像方法和圖形處理器的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于醫(yī)療設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，具體是涉及一種組織彈性成像方法和圖形處理 器。
【背景技術(shù)】
[0002] 組織的彈性是受生理和病理因素影響最大的生物組織力學(xué)參數(shù)，人體大量的生理 和病理上的變化都伴隨著組織彈性的變化，如隨著肝臟纖維化程度的加深，肝臟的硬度會(huì) 逐漸變大。因此可以將組織的彈性作為反應(yīng)生物組織特性的一個(gè)重要參數(shù)。20世紀(jì)90年 代初日本學(xué)者Y.Yamakoshi與美國(guó)學(xué)者J.Ophir首先提出了超聲彈性成像技術(shù)，該技術(shù)以 組織的剪切模量、楊氏模量、應(yīng)力、應(yīng)變等彈性參數(shù)為成像對(duì)象。
[0003] 超聲彈性成像首先利用超聲掃描系統(tǒng)得到組織在產(chǎn)生形變前后的超聲回波信號(hào)， 進(jìn)而對(duì)該超聲回波信號(hào)進(jìn)行分析，得到組織的彈性參數(shù)，進(jìn)而對(duì)該彈性參數(shù)進(jìn)行成像處理， 通過(guò)圖像的色彩直觀地顯示組織的彈性大小。
[0004] 在對(duì)組織進(jìn)行超聲彈性成像處理的過(guò)程中，主要涉及到組織在一定激勵(lì)下的位 移、應(yīng)變估計(jì)過(guò)程，計(jì)算量較大，其中，位移估計(jì)中的互相關(guān)算法消耗了大量的時(shí)間。之所以 采用互相關(guān)算法進(jìn)行位移估計(jì)，主要是因?yàn)橄鄬?duì)于相位零估計(jì)、聯(lián)合自相關(guān)、頻譜應(yīng)變估計(jì) 等算法，互相關(guān)算法具有更好的估計(jì)準(zhǔn)確性，可以提高彈性成像質(zhì)量。因此如何在保證較高 成像質(zhì)量的前提下提高彈性成像的處理速度，成為一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為了解決【背景技術(shù)】中提到的至少一個(gè)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種組織彈性成像方法和 圖形處理器，用以在保證彈性成像質(zhì)量的同時(shí)，提高彈性成像的處理速度。
[0006] 本發(fā)明提供了一種組織彈性成像方法，包括：
[0007] 步驟一：接收所述組織產(chǎn)生形變前的第一超聲波信號(hào)和所述組織產(chǎn)生所述形變后 的第二超聲波信號(hào)；
[0008] 步驟二：將所述第一超聲波信號(hào)、所述第二超聲波信號(hào)以及用戶預(yù)先設(shè)置的互相 關(guān)參數(shù)存入到圖形處理器GPU對(duì)應(yīng)的全局存儲(chǔ)器中，其中，所述互相關(guān)參數(shù)是用于進(jìn)行位 移估計(jì)所采用的互相關(guān)算法中包含的參數(shù)，所述互相關(guān)參數(shù)包括數(shù)據(jù)窗的起始位置、數(shù)據(jù) 窗的大小、搜索范圍；
[0009] 步驟三：根據(jù)所述用戶設(shè)置的數(shù)據(jù)窗的個(gè)數(shù)，為每個(gè)數(shù)據(jù)窗分配對(duì)應(yīng)的處理線程， 并通過(guò)各處理線程并行計(jì)算對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)窗中所述第一超聲波信號(hào)與所述第二超聲波信號(hào)的 互相關(guān)系數(shù)，得到各數(shù)據(jù)窗對(duì)應(yīng)的位移估計(jì)值；
[0010] 步驟四：對(duì)各位移估計(jì)值分別進(jìn)行濾波處理，得到各位移估計(jì)值分別對(duì)應(yīng)的應(yīng)變 估計(jì)值；
[0011] 步驟五：對(duì)各應(yīng)變估計(jì)值進(jìn)行成像處理，得到所述組織的彈性成像結(jié)果。
[0012] 本發(fā)明提供了一種圖形處理器，包括：
[0013] 接收模塊，用于接收所述組織產(chǎn)生形變前的第一超聲波信號(hào)和所述組織產(chǎn)生所述 形變后的第二超聲波信號(hào)；
[0014] 存儲(chǔ)處理模塊，用于將所述第一超聲波信號(hào)、所述第二超聲波信號(hào)以及用戶預(yù)先 設(shè)置的互相關(guān)參數(shù)存入到圖形處理器GPU對(duì)應(yīng)的全局存儲(chǔ)器中，其中，所述互相關(guān)參數(shù)是 用于進(jìn)行位移估計(jì)所采用的互相關(guān)算法中包含的參數(shù)，所述互相關(guān)參數(shù)包括數(shù)據(jù)窗的起始 位置、數(shù)據(jù)窗的大小、搜索范圍；
[0015] 位移估計(jì)模塊，用于根據(jù)所述用戶設(shè)置的數(shù)據(jù)窗的個(gè)數(shù)，為每個(gè)數(shù)據(jù)窗分配對(duì)應(yīng) 的處理線程，并通過(guò)各處理線程并行計(jì)算對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)窗中所述第一超聲波信號(hào)與所述第二超 聲波信號(hào)的互相關(guān)系數(shù)，得到各數(shù)據(jù)窗對(duì)應(yīng)的位移估計(jì)值；
[0016] 應(yīng)變估計(jì)模塊，用于對(duì)各位移估計(jì)值分別進(jìn)行濾波處理，得到各位移估計(jì)值分別 對(duì)應(yīng)的應(yīng)變估計(jì)值；
[0017] 成像模塊，用于對(duì)各應(yīng)變估計(jì)值進(jìn)行成像處理，得到所述組織的彈性成像結(jié)果。
[0018] 本發(fā)明提供的組織彈性成像方法和圖形處理器，在圖像處理器接收到組織產(chǎn)生形 變前后的第一超聲波信號(hào)和第二超聲波信號(hào)后，觸發(fā)通過(guò)對(duì)該第一超聲波信號(hào)和第二超聲 波信號(hào)的處理以得到組織的位移估計(jì)結(jié)果和應(yīng)變估計(jì)結(jié)果，以根據(jù)應(yīng)變估計(jì)結(jié)果進(jìn)行成 像，得到組織的彈性圖像的過(guò)程。在獲得用戶設(shè)置的位移估計(jì)所使用的互相關(guān)算法的相關(guān) 參數(shù)之后，根據(jù)數(shù)據(jù)窗的數(shù)量，分配對(duì)應(yīng)的多個(gè)處理線程，每個(gè)處理線程對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)窗， 從而，通過(guò)多個(gè)處理線程并行互相關(guān)計(jì)算處理，以得到每個(gè)數(shù)據(jù)窗對(duì)應(yīng)的位移估計(jì)值，即得 到組織在不同深度不同時(shí)刻對(duì)應(yīng)的位移估計(jì)值，進(jìn)而各處理線程再通過(guò)濾波的方式得到各 位移估計(jì)值分別對(duì)應(yīng)的應(yīng)變估計(jì)值，以對(duì)各應(yīng)變估計(jì)值進(jìn)行成像處理，得到組織的彈性成 像結(jié)果。根據(jù)互相關(guān)計(jì)算所用數(shù)據(jù)窗的個(gè)數(shù)，以分配對(duì)應(yīng)的各處理線程，通過(guò)多線程并行處 理的方式，在保證組織彈性成像結(jié)果準(zhǔn)確性的同時(shí)，明顯提高了彈性成像的處理速度。
【附圖說(shuō)明】
[0019] 圖1為本發(fā)明組織彈性成像方法實(shí)施例一的流程圖；
[0020] 圖2為本發(fā)明組織彈性成像方法實(shí)施例二的流程圖；
[0021] 圖3為本發(fā)明圖形處理器實(shí)施例一的示意圖；
[0022] 圖4為本發(fā)明圖形處理器實(shí)施例二的示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0023] 圖1為本發(fā)明組織彈性成像方法實(shí)施例一的流程圖，本實(shí)施例中，該組織彈性成 像方法由圖形處理器（GraphicProcessingUnit，簡(jiǎn)稱GPU)來(lái)執(zhí)行，該GPU設(shè)置在彈性檢 測(cè)設(shè)備中，如圖1所示，該組織彈性成像方法包括：
[0024] 步驟101、接收組織產(chǎn)生形變前的第一超聲波信號(hào)和組織產(chǎn)生所述形變后的第二 超聲波信號(hào)。
[0025] 步驟102、將第一超聲波信號(hào)、第二超聲波信號(hào)以及用戶預(yù)先設(shè)置的互相關(guān)參數(shù)存 入到GPU對(duì)應(yīng)的全局存儲(chǔ)器中。
[0026] 在對(duì)組織進(jìn)行彈性成像的過(guò)程中，需要在組織中激發(fā)剪切波，比如通過(guò)機(jī)械振動(dòng) 的方式在組織中激發(fā)出剪切波。為了測(cè)量剪切波在組織中的傳播特性，以獲得組織的彈性 參數(shù)，先剪切波激發(fā)前向組織發(fā)射超聲波信號(hào)即上述第一超聲波信號(hào)，并接收超聲回波信 號(hào)即上述第二超聲波信號(hào)，以通過(guò)對(duì)第一超聲波信號(hào)和第二超聲波信號(hào)的分析處理，得到 表征組織彈性形變的位移、應(yīng)變等參數(shù)。其中，產(chǎn)生第一超聲波信號(hào)并接收第二超聲波信號(hào) 的可以是超聲波換能器，該超聲波換能器可以將第一超聲波信號(hào)和第二超聲波信號(hào)傳輸給 GPU，以使其進(jìn)行后續(xù)處理。
[0027]GPU在接收到上述第一超聲波信號(hào)和第二超聲波信號(hào)后，觸發(fā)對(duì)該第一超聲波信 號(hào)和第二超聲波信號(hào)的分析處理過(guò)程，首先，GPU將第一超聲波信號(hào)和第二超聲波信號(hào)以及 進(jìn)行位移估計(jì)所使用的互相關(guān)算法所涉及的相關(guān)參數(shù)存入到全局存儲(chǔ)器中。
[0028] 本實(shí)施例中，進(jìn)行位移估計(jì)所采用的互相關(guān)算法為歸一化互相關(guān)算法，其包括如 下的互相關(guān)系數(shù)：
[0030] 其中，x(t)為所述第一超聲波信號(hào)，y(t+τ)為所述第二超聲波信號(hào)，R(u，τ)為 所述第一超聲波信號(hào)和所述第二超聲波信號(hào)的互相關(guān)系數(shù)，t為采樣點(diǎn)，u為所述數(shù)據(jù)窗的 起始位置，T為所述數(shù)據(jù)窗的大小，τ為計(jì)算互相關(guān)值時(shí)的所述搜索范圍。
[0031] 其中，上述所說(shuō)的互相關(guān)參數(shù)包括數(shù)據(jù)窗的起始位置u、數(shù)據(jù)窗的大小Τ、搜索范 圍τ。
[0032] 當(dāng)互相關(guān)系數(shù)R取得最大值時(shí)，即找到兩個(gè)超聲波信號(hào)數(shù)據(jù)窗的最佳匹配位移， 即得到了一個(gè)數(shù)據(jù)窗對(duì)應(yīng)的組織的位移估計(jì)值。
[0033] 步驟103、根據(jù)所述用戶設(shè)置的數(shù)據(jù)窗的個(gè)數(shù)，為每個(gè)數(shù)據(jù)窗分配對(duì)應(yīng)的處理線 程，并通過(guò)各處理線程并行計(jì)算對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)窗中所述第一超聲波信號(hào)與所述第二超聲波信號(hào) 的互相關(guān)系數(shù)，得到各數(shù)據(jù)窗對(duì)應(yīng)的位移估計(jì)值。
[0034] 本實(shí)施例中，對(duì)上述第一超聲波信號(hào)和第二超聲波信號(hào)的分析處理過(guò)程即進(jìn)行位 移估計(jì)和應(yīng)變估計(jì)的過(guò)程采用并行處理的方式。
[0035] 具體來(lái)說(shuō)，對(duì)第一超聲波信號(hào)和第二超聲波信號(hào)進(jìn)行多個(gè)數(shù)據(jù)窗的互相關(guān)運(yùn)算， 具體的數(shù)據(jù)窗的個(gè)數(shù)可以預(yù)先設(shè)定。從而，可以根據(jù)設(shè)置的數(shù)據(jù)窗的個(gè)數(shù)確定所需的處理 線程的數(shù)量，每個(gè)處理線程對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)窗的互相關(guān)運(yùn)算。
[0036] 從而，GPU在確定了數(shù)據(jù)窗的個(gè)數(shù)、每個(gè)數(shù)據(jù)窗的起始位置、大小之后，為每個(gè)處理 線程分配對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)窗，以使各處理線程并行對(duì)其負(fù)責(zé)的數(shù)據(jù)窗中的第一超聲波信號(hào)和