CN110313937B - 超声信号处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

超声信号处理方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请提供一种超声信号处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取目标组织对应的动态宽频的目标超声信号；根据所述目标超声信号，确定所述目标组织的声学特性参数；根据所述目标组织的声学特性参数，对所述目标组织进行评价处理。通过根据目标组织对应的动态宽频的目标超声信号，确定目标组织的声学特性参数，并基于目标组织的声学特性参数，对目标组织进行评价，由于综合了目标组织在多个频率下的超声信号，使得信号成分丰富多样，提高了对目标组织评价的准确性。

Description

超声信号处理方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及超声技术领域，尤其涉及一种超声信号处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着科技的进步，超声成像技术在各领域广泛被应用，并且因其具有实时、廉价、非侵入性和非电离辐射等优点二广泛应用与临床诊断，定量超声可以为临床医生提供非常直观的定量评价，比如弹性、血流等。
但是，定量超声与超声本身的信号特性相关，并且容易受到组织中或周围其他信号的干扰。因此，如何采用超声技术准确地判断目标组织的状态，成为亟需解决的技术问题。
发明内容
本申请提供一种超声信号处理方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术对目标组织的状态判断不准确等缺陷。
本申请第一个方面提供一种超声信号处理方法，包括：
获取目标组织对应的动态宽频的目标超声信号；
根据所述目标超声信号，确定所述目标组织的声学特性参数；
根据所述目标组织的声学特性参数，对所述目标组织进行评价处理。
本申请第二个方面提供一种超声信号处理装置，包括：
获取模块，用于获取目标组织对应的动态宽频的目标超声信号；
确定模块，用于根据所述目标超声信号，确定所述目标组织的声学特性参数；
处理模块，用于根据所述目标组织的声学特性参数，对所述目标组织进行评价处理。
本申请第三个方面提供一种计算机设备，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机程序；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现第一个方面提供的方法。
本申请第四个方面提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现第一个方面提供的方法。
本申请提供的超声信号处理方法、装置、设备及存储介质，通过根据目标组织对应的动态宽频的目标超声信号，确定目标组织的声学特性参数，并基于目标组织的声学特性参数，对目标组织进行评价，由于综合了目标组织在多个频率下的超声信号，使得信号成分丰富多样，提高了对目标组织评价的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请一实施例提供的超声信号处理方法的流程示意图；
图2为本申请另一实施例提供的超声信号处理方法的流程示意图；
图3为本申请一实施例提供的超声信号处理装置的结构示意图；
图4为本申请一实施例提供的计算机设备的结构示意图。
通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供的超声信号处理方法，适用于采用动态宽频探头探测目标组织，获得目标组织的动态宽频的超声信号，并基于目标组织的动态宽频的超声信号，判断目标组织的状态的场景。目标组织可以为肝脏组织、肌肉组织、脂肪组织、乳腺组织、甲状腺组织以及其一些组织等等，具体不做限定。目标组织的状态可以为正常状态或病变状态，若为病变状态还可以包括病变类型及对应的病变等级。比如肝脏组织，病变状态包括脂肪肝、肿瘤等，脂肪肝可以包括轻度脂肪肝、中度脂肪肝、重度脂肪肝等等。具体病变等级可以根据实际需求设置，本申请实施例不做限定。
此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。在以下各实施例的描述中，“多个”的含义是两个以上，除非另有明确具体的限定。
下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本发明的实施例进行描述。
实施例一
本实施例提供一种超声信号处理方法，用于对动态宽频的超声信号进行处理，以判断目标组织的状态。本实施例的执行主体为超声信号处理装置，该装置可以设置在计算机设备中。
如图1所示，为本实施例提供的超声信号处理方法的流程示意图，该方法包括：
步骤101，获取目标组织对应的动态宽频的目标超声信号。
具体的，可以通过动态宽频超声探头来探测目标组织，获得动态宽频的原始超声信号，并对原始超声信号进行一定的处理，获得目标组织对应的动态宽频的目标超声信号。
其中，动态宽频是指超声探头可工作的信号带宽范围较宽，探头的中心频率动态可调。具体的，所述宽频通常是指超声探头可工作的信号频率与中心频率的比值大于等于60％。动态宽频的目标超声信号是指采用宽频的探头在不同的中心频率激励下探测目标组织获得的超声信号。
示例性的，在医疗领域中，超声探头带宽与中心频率的比值大于等于60％，涉及信号频率为0.1MHz-100MHz，当然，不限于这种频率范围的超声探头，也可以是其他范围的超声探头，比如对于空中或地质方面，则频率包括20Hz-0.5MHz。比如超声探头的频率范围为1MHz-10MHz，则超声探头的带宽为9MHz，若中心频率为5MHz，则该超声探头带宽与中心频率的比值为9/5*100％＝180％。
目标组织可以为肝脏组织、肌肉组织、脂肪组织、乳腺组织或甲状腺组织等人体或动物组织，也可以是空中或地质等方面的组织，本实施例不做限定。
超声探头与超声成像装置连接，实现采集目标组织的超声回波信号或透射波信号，本申请实施例称为原始超声信号。原始超声信号可以是一维、二维、三维等，具体根据实际需求设置。超声成像装置可以包括发射装置、接收装置、成像处理装置等。因为是动态宽频超声探头，采集获得的原始超声信号包括至少两种频率的信号。
可选地，可以对原始超声信号进行数据校准，来获得目标超声信号。数据校准是由于超声探头本身具有指向性、探头的聚焦配置或设置、探头灵敏度、系统增益及其他信号处理手段等对采集的原始超声信号的影响，需要对原始超声信号进行校准，用于恢复原始的超声信号，具体的数据校准处理过程可以根据超声设备的硬件、软件及算法处理过程进行设置。
可选地，还可以从原始超声信号中提取感兴趣成分，提取感兴趣成分具体是指对原始超声信号提取出感兴趣的信息，比如在对肝脏组织进行探测时，获得的原始超声信号可能包括皮下组织的超声信号和肝脏组织的超声信号，需要将肝脏组织的超声信号从原始超声信号中提取出来。再比如，原始超声信号，包括1-20MHz的频率范围，根据实际经验，频率太高到达目标组织时已衰减严重，因此起不到有效作用，可以从原始超声信号中提取出1-5MHz范围的超声信号，作为目标超声信号，等等。具体可以根据实际情况处理，本实施例不做限定。
采集获得原始超声信号后，通过一定的处理即可获得目标组织对应的动态宽频的目标超声信号。
可选地，在获得原始超声信号后，还可以采用频率滤波或小波分解等方式获得原始超声信号的不同频率的信号。
步骤102，根据目标超声信号，确定目标组织的声学特性参数。
具体的，在获取到目标组织对应的动态宽频的目标超声信号后，则可以根据目标超声信号来确定目标组织的声学特性参数。
其中，声学特性参数可以包括散射系数、散射子大小、散射子分布特征、综合信息、幅度变化、频率变化及其他相关参数等参数中的至少一种。其中，幅度变化是指不同位置处的幅度特性，频率变化是指不同位置处的频率特性。
可选地，可以对目标超声信号中每种频率的信号进行幅度提取，获得该频率对应的幅度空间分布或直方图，采用预设的超声散射模型来获得该目标组织的声学特性参数。其中，预设的超声散射模型可以为现有技术中任意可实施的超声散射模型，在此不再赘述。
可选地，每种频率的信号可以生成一组声学特性参数。可以综合多种频率对应的多组声学特性参数来判断目标组织的状态。
可选地，具体对于每种频率的信号，进行幅度提取以及模型预测获得声学特性参数等处理时，可以是以该频率的信号的整体数据来处理，也可以是将该频率的信号进行分块处理，获得的声学特性参数可以是一个值也可以是一组值。具体可以根据实际情况设置，本实施例不做限定。
可选地，目标超声信号还可以是目标组织的B超信号，B超信号可以是对原始超声信号进行解调、灰度变换获得，也可以是直接从商用机器上获取，具体可以根据实际需求选择，本实施例不做限定。
根据目标组织的B超声信号及预设的超声散射模型，来确定目标组织的声学特性参数。
步骤103，根据目标组织的声学特性参数，对目标组织进行评价处理。
具体的，在确定了目标组织的声学特性参数后，则可以根据目标组织的声学特性参数，对目标组织进行评价处理。
可选地，可以预先获得不同组织各种状态对应的参考特性参数，将目标组织的声学特性参数与该类组织的参考特性参数进行对比，来确定目标组织属于哪种状态。这里组织的状态可以包括正常状态和异常状态，异常状态下可以分为一种或多种异常类型，每种异常类型可以对应一种或多种异常等级。其中，异常等级体现了异常的程度。异常类型表示组织产生了哪类异常，比如肝脏组织的异常类型有脂肪肝、肿瘤等，脂肪肝对应的异常等级包括轻度脂肪肝、中度脂肪肝、重度脂肪肝等等。具体异常类型和异常等级可以根据不同组织的实际情况来设置，本实施例不做限定。
示例性的，以目标组织为肝脏组织为例，可以预先获得肝脏组织正常状态对应的参考特性参数或参考特性参数范围、不同异常类型下不同异常等级对应的参考特性参数或参考特性参数范围，将目标组织的声学特性参数与预设的参考特性参数范围进行比对，目标组织的声学特性参数处于哪种情况对应的参考特性参数范围则确定目标组织属于哪种情况，比如目标肝脏组织声学特性参数属于正常肝脏对应的参考特性参数范围，则确定目标组织为正常状态，若属于脂肪肝异常类型下的轻度脂肪肝异常等级对应的参考特性参数范围，则确定目标组织为轻度脂肪肝，等等。这里只是示例性说明，具体的状态和等级可以根据不同组织的实际情况进行设置，本实施例不做限定。
可选地，通过组织的声学特性参数还可以区分是哪种组织，比如区分脂肪、肌肉、肝脏等。还可以评价肝脏是否为脂肪肝、肌肉是否强直、甲状腺是否有炎症、各部位癌症的良恶性判断等等。
本实施例提供的超声信号处理方法，通过根据目标组织对应的动态宽频的目标超声信号，确定目标组织的声学特性参数，并基于目标组织的声学特性参数，对目标组织进行评价，由于综合了目标组织在多个频率下的超声信号，使得信号成分丰富多样，提高了对目标组织评价的准确性。
实施例二
本实施例对实施例一提供的方法做进一步补充说明。
作为一种可实施的方式，在上述实施例一的基础上，可选地，目标超声信号包括至少一种频率的信号。步骤102具体包括：
步骤2011，对于每种频率的信号，对该频率的信号进行幅度提取，获得该频率对应的幅度空间分布，根据该频率对应的幅度空间分布，采用预设的第一超声散射模型，获得该频率下目标组织的声学特性参数。
具体的，目标超声信号包括至少两种频率的信号，可以通过频率滤波或小波分解等方式获得原始超声信号的不同频率的信号。对于每种频率的信号，对该频率的信号进行幅度提取，获得该频率对应的幅度空间分布，根据该频率对应的幅度空间分布，采用预设的第一超声散射模型，获得该频率下目标组织的声学特性参数。每种频率的信号可以获得一组声学特性参数。
其中，第一超声散射模型为采用已有的组织的超声信号的幅度空间分布预先训练获得的超声散射模型，具体训练过程与现有技术一致，在此不再赘述。
幅度提取可以是包络提取，相当于信号解调，去除载波信号的影响。具体提取方式为现有技术，在此不再赘述。
可选地，具体对于每种频率的信号，进行幅度提取以及模型预测获得声学特性参数等处理时，可以是以该频率的信号的整体数据来处理，也可以是将该频率的信号进行分块处理，获得的声学特性参数可以是一个值也可以是一组值。具体可以根据实际情况设置，本实施例不做限定。
作为另一种可实施的方式，在上述实施例一的基础上，可选地，步骤102具体包括：
步骤2021，对于每种频率的信号，对该频率的信号进行幅度提取，并获得该频率的信号对应的直方图，根据该频率的信号对应的直方图，采用预设的第二超声散射模型，获得该频率下目标组织的声学特性参数。
具体的，目标超声信号包括至少两种频率的信号，可以通过频率滤波或小波分解等方式获得原始超声信号的不同频率的信号。对于每种频率的信号，对该频率的信号进行幅度提取，并获得该频率的信号对应的直方图，根据该频率的信号对应的直方图，采用预设的第二超声散射模型，获得该频率下目标组织的声学特性参数。
其中，第二超声散射模型为采用已有的组织的超声信号的直方图预先训练获得的超声散射模型，具体训练过程与现有技术一致，在此不再赘述。
作为另一种可实施的方式，在上述实施例一的基础上，可选地，目标组织的声学特性参数至少包括散射系数、散射子大小、散射子分布特征、综合信息、幅度变化和频率变化中的一种。
作为另一种可实施的方式，在上述实施例一的基础上，可选地，根据目标组织的声学特性参数，对目标组织进行评价处理，包括：
步骤1031，根据目标组织的声学特性参数，确定目标组织的状态，状态包括正常状态和异常状态。
可选地，异常状态可以包括异常类型以及对应的异常等级。
具体的，在确定了目标组织的声学特性参数后，可以预先获得不同组织各种状态对应的参考特性参数，将目标组织的声学特性参数与该类组织的参考特性参数进行对比，来确定目标组织属于哪种状态。这里组织的状态可以包括正常状态和异常状态，异常状态下可以分为一种或多种异常类型，每种异常类型可以对应一种或多种异常等级。其中，异常等级体现了病变的程度。异常类型表示组织产生了哪类异常，比如肝脏组织的异常类型有脂肪肝、肿瘤等，脂肪肝对应的异常等级包括轻度脂肪肝、中度脂肪肝、重度脂肪肝等等。具体异常类型和异常等级可以根据不同组织的实际情况来设置，本实施例不做限定。
示例性的，以目标组织为肝脏组织为例，可以预先获得肝脏组织正常状态对应的参考特性参数或参考特性参数范围、不同异常类型下不同异常等级对应的参考特性参数或参考特性参数范围，将目标组织的声学特性参数与预设的参考特性参数范围进行比对，目标组织的声学特性参数处于哪种情况对应的参考特性参数范围则确定目标组织属于哪种情况，比如目标肝脏组织声学特性参数属于正常肝脏对应的参考特性参数范围，则确定目标组织为正常状态，若属于脂肪肝异常类型下的轻度脂肪肝异常等级对应的参考特性参数范围，则确定目标组织为轻度脂肪肝，等等。这里只是示例性说明，具体的状态和等级可以根据不同组织的实际情况进行设置，本实施例不做限定。
可选地，可以根据单频率下目标组织的声学特性参数来判断组织的状态，也可以根据多频率下目标组织的声学特性参数的变化情况来判断组织的状态，具体可以根据实际需求选择，本实施例不做限定。
示例性的，在频率3MHz下，获得目标肝脏组织的散射系数、散射子大小和散射子分布特征，与预先获得的3MHz下肝脏组织各种情况下的参考特性参数进行对比，确定该目标肝脏组织的状态。
示例性的，在多种频率下，获得目标肝脏组织的多组声学特性参数，分析目标肝脏组织在不同频率下，声学特性参数的变化情况，与预先获得的肝脏组织在这些频率下参考特性参数的变化情况进行对比，来确定目标肝脏组织的状态，等等。在此不再一一列举。
作为另一种可实施的方式，在上述实施例一的基础上，可选地，目标超声信号为不同频率下目标组织对应的B超信号；
根据目标超声信号，确定目标组织的声学特性参数，包括：
步骤2031，对于每种频率下目标组织对应的B超信号，采用预设的第三超声散射模型，获得该频率下目标组织的声学特性参数。
具体的，目标超声信号还可以是目标组织的B超信号，B超信号可以是对原始超声信号进行解调、灰度变换获得，也可以是直接从商用机器上获取，具体可以根据实际需求选择，本实施例不做限定。在获取到每种频率下目标组织对应的B超信号后，根据目标组织的B超声信号及预设的第三超声散射模型，来确定目标组织的声学特性参数。
其中，第三超声散射模型为采用已有的组织的B超信号预先训练获得的超声散射模型，具体训练过程与现有技术一致，在此不再赘述。
作为另一种可实施的方式，在上述实施例一的基础上，可选地，目标组织为肝脏组织、肌肉组织、脂肪组织、乳腺组织、甲状腺组织以及其他组织等人或动物组织，还可以是空中或地质方面的组织，具体可以根据实际情况选择，本实施例不做限定。
需要说明的是，本实施例中各可实施的方式可以单独实施，也可以在不冲突的情况下以任意组合方式结合实施本申请不做限定。
本实施例提供的超声信号处理方法，通过根据目标组织对应的动态宽频的目标超声信号，确定目标组织的声学特性参数，并基于目标组织的声学特性参数，对目标组织进行评价，由于综合了目标组织在多个频率下的超声信号，使得信号成分丰富多样，提高了对目标组织评价的准确性。
实施例三
本实施例提供一种超声信号处理装置，用于执行上述实施例一的方法。
如图3所示，为本实施例提供的超声信号处理装置的结构示意图。该超声信号处理装置30包括获取模块31、确定模块32和处理模块33。
其中，获取模块31用于获取目标组织对应的动态宽频的目标超声信号；确定模块32用于根据目标超声信号，确定目标组织的声学特性参数；处理模块33用于根据目标组织的声学特性参数，对目标组织进行评价处理。
关于本实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
根据本实施例提供的超声信号处理装置，通过根据目标组织对应的动态宽频的目标超声信号，确定目标组织的声学特性参数，并基于目标组织的声学特性参数，对目标组织进行评价，由于综合了目标组织在多个频率下的超声信号，使得信号成分丰富多样，提高了对目标组织评价的准确性。
实施例四
本实施例对上述实施例三提供的装置做进一步补充说明，以执行上述实施例二提供的方法。
作为一种可实施的方式，在上述实施例三的基础上，可选地，目标超声信号包括至少一种频率的信号；
确定模块，具体用于：
对于每种频率的信号，对该频率的信号进行幅度提取，获得该频率对应的幅度空间分布，根据该频率对应的幅度空间分布，采用预设的第一超声散射模型，获得该频率下目标组织的声学特性参数。
作为另一种可实施的方式，在上述实施例三的基础上，可选地，确定模块，具体用于：
对于每种频率的信号，对该频率的信号进行幅度提取，并获得该频率的信号对应的直方图，根据该频率的信号对应的直方图，采用预设的第二超声散射模型，获得该频率下目标组织的声学特性参数。
作为另一种可实施的方式，在上述实施例三的基础上，可选地，目标组织的声学特性参数至少包括散射系数、散射子大小、散射子分布特征、综合信息、幅度变化和频率变化中的一种。
作为另一种可实施的方式，在上述实施例三的基础上，可选地，处理模块，具体用于：
根据目标组织的声学特性参数，确定目标组织的状态，状态包括正常状态和异常状态。
作为另一种可实施的方式，在上述实施例三的基础上，可选地，目标超声信号为不同频率下目标组织对应的B超信号；
确定模块，具体用于：
对于每种频率下目标组织对应的B超信号，采用预设的第三超声散射模型，获得该频率下目标组织的声学特性参数。
作为另一种可实施的方式，在上述实施例三的基础上，可选地，目标组织为肝脏组织、肌肉组织、脂肪组织、乳腺组织或甲状腺组织。
关于本实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
需要说明的是，本实施例中各可实施的方式可以单独实施，也可以在不冲突的情况下以任意组合方式结合实施本申请不做限定。
根据本实施例的超声信号处理装置，通过根据目标组织对应的动态宽频的目标超声信号，确定目标组织的声学特性参数，并基于目标组织的声学特性参数，对目标组织进行评价，由于综合了目标组织在多个频率下的超声信号，使得信号成分丰富多样，提高了对目标组织评价的准确性。
实施例五
本实施例提供一种计算机设备，用于执行上述实施例提供的方法。
如图4所示，为本实施例提供的计算机设备的结构示意图。该计算机设备50包括：至少一个处理器51和存储器52；
存储器存储计算机程序；至少一个处理器执行存储器存储的计算机程序，以实现上述实施例提供的方法。
根据本实施例的计算机设备，通过根据目标组织对应的动态宽频的目标超声信号，确定目标组织的声学特性参数，并基于目标组织的声学特性参数，对目标组织进行评价，由于综合了目标组织在多个频率下的超声信号，使得信号成分丰富多样，提高了对目标组织评价的准确性。
实施例六
本实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，计算机程序被执行时实现上述任一实施例提供的方法。
根据本实施例的计算机可读存储介质，通过根据目标组织对应的动态宽频的目标超声信号，确定目标组织的声学特性参数，并基于目标组织的声学特性参数，对目标组织进行评价，由于综合了目标组织在多个频率下的超声信号，使得信号成分丰富多样，提高了对目标组织评价的准确性。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (14)

1.一种超声信号处理方法，其特征在于，包括：
获取目标组织对应的动态宽频的目标超声信号，其中，所述动态宽频的目标超声信号是通过动态宽频超声探头在包含不同频率的信号激励下，探测所述目标组织获得的超声信号；
根据所述目标超声信号，确定所述目标组织的声学特性参数；
根据所述目标组织的声学特性参数，对所述目标组织进行评价处理，以判断所述目标组织的状态，
其中，所述目标超声信号包括至少两种频率的信号，所述目标组织的声学特性参数包括散射系数、散射子大小、散射子分布特征、综合信息、幅度变化和频率变化，所述幅度变化是指所述目标组织不同位置处的幅度特性，所述频率变化是指所述目标组织不同位置处的频率特性，每种频率的信号生成一组声学特性参数，综合所述至少两种频率对应的至少两组声学特性参数来判断所述目标组织的状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标超声信号，确定所述目标组织的声学特性参数，包括：
对于每种频率的信号，对该频率的信号进行幅度提取，获得该频率对应的幅度空间分布，根据该频率对应的幅度空间分布，采用预设的第一超声散射模型，获得该频率下所述目标组织的声学特性参数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标超声信号，确定所述目标组织的声学特性参数，包括：
对于每种频率的信号，对该频率的信号进行幅度提取，并获得该频率的信号对应的直方图，根据该频率的信号对应的直方图，采用预设的第二超声散射模型，获得该频率下所述目标组织的声学特性参数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标组织的声学特性参数，对所述目标组织进行评价处理，包括：
根据所述目标组织的声学特性参数，确定所述目标组织的状态，所述状态包括正常状态和异常状态。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标超声信号为不同频率下所述目标组织对应的B超信号；
所述根据所述目标超声信号，确定所述目标组织的声学特性参数，包括：
对于每种频率下所述目标组织对应的B超信号，采用预设的第三超声散射模型，获得该频率下所述目标组织的声学特性参数。
6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述目标组织为肝脏组织、肌肉组织、脂肪组织、乳腺组织或甲状腺组织。
7.一种超声信号处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标组织对应的动态宽频的目标超声信号，其中，所述动态宽频的目标超声信号是通过动态宽频超声探头在包含不同频率的信号激励下，探测所述目标组织获得的超声信号；
确定模块，用于根据所述目标超声信号，确定所述目标组织的声学特性参数；
处理模块，用于根据所述目标组织的声学特性参数，对所述目标组织进行评价处理，以判断所述目标组织的状态，
其中，所述目标超声信号包括至少两种频率的信号，所述目标组织的声学特性参数包括散射系数、散射子大小、散射子分布特征、综合信息、幅度变化和频率变化，所述幅度变化是指所述目标组织不同位置处的幅度特性，所述频率变化是指所述目标组织不同位置处的频率特性，每种频率的信号生成一组声学特性参数，综合所述至少两种频率对应的至少两组声学特性参数来判断所述目标组织的状态。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于：
对于每种频率的信号，对该频率的信号进行幅度提取，获得该频率对应的幅度空间分布，根据该频率对应的幅度空间分布，采用预设的第一超声散射模型，获得该频率下所述目标组织的声学特性参数。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于：
对于每种频率的信号，对该频率的信号进行幅度提取，并获得该频率的信号对应的直方图，根据该频率的信号对应的直方图，采用预设的第二超声散射模型，获得该频率下所述目标组织的声学特性参数。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于：
根据所述目标组织的声学特性参数，确定所述目标组织的状态，所述状态包括正常状态和异常状态。
11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述目标超声信号为不同频率下所述目标组织对应的B超信号；
所述确定模块，具体用于：
对于每种频率下所述目标组织对应的B超信号，采用预设的第三超声散射模型，获得该频率下所述目标组织的声学特性参数。
12.根据权利要求7-11任一项所述的装置，其特征在于，所述目标组织为肝脏组织、肌肉组织、脂肪组织、乳腺组织或甲状腺组织。
13.一种计算机设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机程序；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现权利要求1-6中任一项所述的方法。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现权利要求1-6中任一项所述的方法。
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US17/585,311 US20220142615A1 (en) 2019-08-01 2022-01-26 Ultrasonic signal processing method and apparatus, device and storage medium

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Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4373698B2 (ja) 2003-04-25 2009-11-25 株式会社東芝 超音波診断装置及び超音波診断支援プログラム
US8864669B2 (en) 2008-12-29 2014-10-21 Perseus-Biomed Inc. Method and system for tissue imaging and analysis
US20130023767A1 (en) * 2011-05-12 2013-01-24 Mammone Richard J Low-cost, high fidelity ultrasound system
JP5389118B2 (ja) 2011-08-19 2014-01-15 株式会社東芝 超音波診断装置
JP6008581B2 (ja) 2012-05-25 2016-10-19 富士フイルム株式会社 超音波診断装置、超音波診断装置の制御方法、及び超音波診断プログラム
JP5873773B2 (ja) * 2012-07-19 2016-03-01 株式会社日立パワーソリューションズ 測定周波数可変超音波映像装置
CN103040487A (zh) * 2012-12-19 2013-04-17 华南理工大学 基于超声背散射射频分析的肿瘤化疗早期疗效评价方法
US11116474B2 (en) * 2013-07-23 2021-09-14 Regents Of The University Of Minnesota Ultrasound image formation and/or reconstruction using multiple frequency waveforms
JP6533984B2 (ja) * 2015-06-30 2019-06-26 本多電子株式会社 超音波診断装置、超音波画像解析方法、超音波感染解析方法
CN105193455A (zh) * 2015-10-28 2015-12-30 上海爱声生物医疗科技有限公司 一种多频可调的血管内超声诊断仪及其诊断方法
US10675007B2 (en) * 2016-04-19 2020-06-09 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Frequency compounding in elasticity imaging
FR3054123B1 (fr) * 2016-07-25 2021-11-26 Echosens Procede de mesure d’un parametre viscoelastique d’un organe humain ou animal
US11523774B2 (en) * 2017-04-06 2022-12-13 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Tissue property estimation with ultrasound medical imaging
CN110913769A (zh) * 2017-07-09 2020-03-24 利兰斯坦福初级大学董事会 利用频谱合成来减少斑点的超声成像
WO2019055980A1 (en) * 2017-09-18 2019-03-21 The Charles Stark Draper Laboratory, Inc. MULTIFREQUENCY ULTRASONIC ULTRASONIC CODING TOMOGRAPHY
CN110313936A (zh) * 2019-08-01 2019-10-11 无锡海斯凯尔医学技术有限公司 超声信号处理方法、装置、设备及存储介质
CN110313937B (zh) * 2019-08-01 2023-03-24 无锡海斯凯尔医学技术有限公司 超声信号处理方法、装置、设备及存储介质
CN110368023A (zh) * 2019-08-01 2019-10-25 无锡海斯凯尔医学技术有限公司 信号处理方法、装置、设备及存储介质

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