TWI682169B - 超音波成像方法 - Google Patents

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Abstract

一種超音波成像方法，包含下列步驟：以一脈衝重複時間間隔發射複數個超音波訊號；接收超音波訊號之複數個反射訊號；以一神經網路將反射訊號分離為一血流訊號以及一雜波訊號；根據血流訊號計算一血流參數；根據血流參數判斷一血管位置；以及根據血流參數以及血管位置調整反射訊號對應之一影像訊號，據以產生一超音波影像。

Description

超音波成像方法
本發明關於一種超音波成像方法，尤指一種適用於血流偵測之超音波成像方法。
由於超音波掃描具有不破壞材料結構以及人體細胞的特性，因而普遍地被應用於材料領域以及臨床醫學檢測。一般而言，彩色都卜勒(color Doppler)超音波與能量都卜勒(power Doppler)超音波常應用於臨床診斷中的血流狀態偵測。然而，血流偵測容易受到人體組織擾動的影嚮，而降低了偵測的精確度。目前，先前技術之彩色都卜勒超音波與能量都卜勒超音波係以壁濾波器(wall filter)或自適應壁濾波器(adaptive wall filter)來分離血流訊號以及組織擾動所產生的雜波訊號(clutter signal)。然而，對於微小血流的變化而言，血流訊號的頻帶分佈與雜波訊號的頻帶分佈會交疊在一起，使得壁濾波器不容易將血流訊號與雜波訊號有效地分離，進而導致無法對微小血流進行偵測。此外，部分先前技術係採用奇異值分解(singular value decomposition，SVD)的方式進行訊號分析，以將血流訊號與雜波訊號有效地分離。然而，SVD需要複雜的矩陣運算，使得運算量過於龐大而造成硬體實現的困難度。
本發明的目的之一在於提供一種適用於血流偵測之超音波成像方法，以解決上述問題。
根據一實施例，本發明之超音波成像方法包含下列步驟：以一脈衝重複時間間隔發射複數個超音波訊號；接收超音波訊號之複數個反射訊號；以 一神經網路將反射訊號分離為一血流訊號以及一雜波訊號；根據血流訊號計算一血流參數；根據血流參數判斷一血管位置；以及根據血流參數以及血管位置調整反射訊號對應之一影像訊號，據以產生一超音波影像。
根據另一實施例，本發明之超音波成像方法包含下列步驟：以一脈衝重複時間間隔發射複數個超音波訊號；接收超音波訊號之複數個反射訊號；將反射訊號分離為一血流訊號以及一雜波訊號；根據血流訊號計算一血流流速；根據血流流速判斷一血管位置；根據血流流速調整脈衝重複時間間隔，及/或根據血管位置調整反射訊號對應之一訊號處理範圍；以及根據血流參數以及血管位置調整反射訊號對應之一影像訊號，據以產生一超音波影像。
綜上所述，本發明係以神經網路取代先前技術之壁濾波器或自適應壁濾波器，來分離血流訊號以及組織擾動所產生的雜波訊號，藉此，可有效降低硬體實現的困難度。此外，本發明可根據血流流速調整脈衝重複時間間隔，及/或根據血管位置調整反射訊號對應之訊號處理範圍，藉此，可對系統參數進行最佳化的調整，以使血流偵測更有效率且更準確。
關於本發明之優點與精神可以藉由以下的發明詳述及所附圖式得到進一步的瞭解。
S10-S20、S16'、S18'、S30-S42‧‧‧步驟
第1圖為根據本發明一實施例之超音波成像方法的流程圖。
第2圖為神經網路將超音波訊號之反射訊號分離為血流訊號以及雜波訊號的示意圖。
第3圖為根據本發明另一實施例之超音波成像方法的流程圖。
第4圖為根據本發明另一實施例之超音波成像方法的流程圖。
請參閱第1圖以及第2圖，第1圖為根據本發明一實施例之超音波成像方法的流程圖，第2圖為神經網路將超音波訊號之反射訊號分離為血流訊號以及雜波訊號的示意圖。第1圖所示之超音波成像方法係適用於彩色都卜勒(color Doppler)超音波與能量都卜勒(power Doppler)超音波，用以進行血流偵測且據以產生一超音波影像。
在對一標的物(未顯示)進行超音波掃描時，操作人員可操作超音波探頭(未顯示)以一脈衝重複時間間隔(pulse repetition interval，PRI)發射複數個超音波訊號(第1圖中的步驟S10)，且接收超音波訊號自標的物反射之複數個反射訊號(第1圖中的步驟S12)。接著，如第2圖所示，本發明係以一神經網路將反射訊號分離為一血流訊號以及一雜波訊號(第1圖中的步驟S14)。於此實施例中，上述之神經網路可為卷積神經網路(Convolution Neural Network，CNN)或其它類似神經網路。
於此實施例中，神經網路係已預先被訓練好，用以將超音波訊號之反射訊號分離為血流訊號以及雜波訊號。本發明可預先準備複數組訓練樣本，其中每一組訓練樣本分別包含第2圖所示之超音波訊號之反射訊號，以及由此超音波訊號之反射訊號分離出之血流訊號與雜波訊號。接著，再將訓練樣本輸入神經網路，以對神經網路進行將超音波訊號之反射訊號分離為血流訊號以及雜波訊號的訓練。需說明的是，神經網路之詳細訓練過程係為習知技藝之人所熟知，在此不再贅述。此外，對於可支援高複雜運算的神經網路，本發明可增加相鄰掃描線間的特徵與不同影像間的特徵來進行分析與擷取，以達到強化血流訊號與雜波訊號的辨識。
在得到血流訊號後，本發明即可根據血流訊號計算一血流參數(第1圖中的步驟S16)，其中血流參數可為一血流流速或血流訊號之一訊號強度。若本發明之超音波成像方法應用於彩色都卜勒超音波，則上述之血流參數可為血 流流速。需說明的是，根據血流訊號計算血流流速之方法係為習知技藝之人所熟知，細節可參考“C.Kasai,K.Namekawa,A.Koyano,and R.Omoto,Real-Time Two Dimensional Blood Flow Imaging Using an Autocorrelation Technique,IEEE Trans.Sonics Ultrasonics,vol.SU-32,pp.458-464,1985.”，在此不再贅述。此外，若本發明之超音波成像方法應用於能量都卜勒超音波，則上述之血流參數可為血流訊號之訊號強度。需說明的是，根據血流訊號計算血流訊號之訊號強度之方法亦為習知技藝之人所熟知，在此亦不再贅述。
在得到血流參數後，本發明即可根據血流參數判斷一血管位置(第1圖中的步驟S18)。需說明的是，根據血流參數判斷血管位置之方法係為習知技藝之人所熟知，細節可參考“Efficient Implementation of Ultrasound Color Doppler Algorithms on Texas Instruments' C64xTM Platforms”，在此不再贅述。
接著，本發明即可根據血流參數以及血管位置調整反射訊號對應之一影像訊號，據以產生一超音波影像(第1圖中的步驟S20)。於此實施例中，本發明可根據反射訊號產生一黑白超音波影像，其中黑白超音波影像係以B模式(B mode)產生。同時，本發明可根據血流參數以及血管位置調整血流訊號對應之一彩色參數，且產生一彩色超音波影像，其中血管位置係以對應血流參數之彩色參數標示於彩色超音波影像中。接著，再將彩色超音波影像以及黑白超音波影像結合為上述之超音波影像。
由於本發明係以神經網路取代先前技術之壁濾波器或自適應壁濾波器，來分離血流訊號以及組織擾動所產生的雜波訊號，藉此，可有效降低硬體實現的困難度。
請參閱第3圖，第3圖為根據本發明另一實施例之超音波成像方法的流程圖。第3圖所示之超音波成像方法與第1圖所示之超音波成像方法的主要不同之處在於，第3圖所示之超音波成像方法之步驟S16'係以神經網路根據血流訊 號計算血流參數，且第3圖所示之超音波成像方法之步驟S18'係以神經網路根據血流參數判斷血管位置。換言之，第3圖所示之超音波成像方法係以神經網路將反射訊號分離為血流訊號以及雜波訊號，根據血流訊號計算血流參數，且根據血流參數判斷血管位置。於此實施例中，本發明可預先準備複數組訓練樣本，其中每一組訓練樣本分別包含對應至256階色彩映射(color mapping)所要呈現的都卜勒偏移頻率(Doppler shift frequency)之血流訊號與雜波訊號的圖像樣本。接著，再將訓練樣本輸入神經網路，以對神經網路進行訓練。需說明的是，神經網路之詳細訓練過程係為習知技藝之人所熟知，在此不再贅述。
當上述之神經網路為一卷積神經網路，且血流參數為一血流流速時，本發明之超音波成像方法可進一步根據血流流速調整脈衝重複時間間隔與卷積神經網路之卷積核大小(kernel size)的至少其中之一，以使血流偵測更有效率且更準確。舉例而言，當血流流速愈快時，可使脈衝重複時間間隔隨之減少；當血流流速愈慢時，可使脈衝重複時間間隔隨之增加。舉例而言，當血流流速愈快時，可使卷積核大小隨之減小；當血流流速愈慢時，可使卷積核大小隨之增大。需說明的是，卷積核大小係卷積神經網路於進行訓練與辨識所預設，由於卷積神經網路之卷積核大小之作用原理係為習知技藝之人所熟知，在此不再贅述。
此外，本發明之超音波成像方法亦可進一步根據血管位置調整下一張超音波影像之一訊號處理範圍。進一步來說，當第i張超音波影像中的血管位置為已知時，本發明即可調整第i+1張超音波影像(亦即，第i張超音波影像之下一張超音波影像)之訊號處理範圍為涵蓋第i張超音波影像中的血管位置之範圍，而不需對第i+1張超音波影像中的非血管位置之訊號進行處理。藉此，即可有效降低運算量。
請參閱第4圖，第4圖為根據本發明另一實施例之超音波成像方法的 流程圖。第4圖所示之超音波成像方法係適用於彩色都卜勒超音波，用以進行血流偵測且據以產生一超音波影像。
在對一標的物(未顯示)進行超音波掃描時，操作人員可操作超音波探頭(未顯示)以一脈衝重複時間間隔(pulse repetition interval，PRI)發射複數個超音波訊號(第4圖中的步驟S30)，且接收超音波訊號自標的物反射之複數個反射訊號(第4圖中的步驟S32)。接著，將反射訊號分離為一血流訊號以及一雜波訊號(第4圖中的步驟S34)。於此實施例中，本發明可以神經網路、壁濾波器或自適應壁濾波器將反射訊號分離為血流訊號以及雜波訊號。
在得到血流訊號後，本發明即可根據血流訊號計算一血流流速(第4圖中的步驟S36)。需說明的是，根據血流訊號計算血流流速之方法係為習知技藝之人所熟知，細節可參考“C.Kasai,K.Namekawa,A.Koyano,and R.Omoto,Real-Time Two Dimensional Blood Flow Imaging Using an Autocorrelation Technique,IEEE Trans.Sonics Ultrasonics,vol.SU-32,pp.458-464,1985.”，在此不再贅述。
在得到血流流速後，本發明即可根據血流流速判斷一血管位置(第4圖中的步驟S38)。需說明的是，根據血流流速判斷血管位置之方法係為習知技藝之人所熟知，細節可參考“Efficient Implementation of Ultrasound Color Doppler Algorithms on Texas Instruments' C64xTM Platforms”，在此不再贅述。
接著，本發明即可根據血流流速調整脈衝重複時間間隔，及/或根據血管位置調整反射訊號對應之訊號處理範圍(第4圖中的步驟S40)，以使血流偵測更有效率且更準確。需說明的是，脈衝重複時間間隔與訊號處理範圍之調整方式係如上所述，在此不再贅述。
接著，本發明即可根據血流流速以及血管位置調整反射訊號對應之一影像訊號，據以產生一超音波影像(第4圖中的步驟S42)。於此實施例中，本發明可根據反射訊號產生一黑白超音波影像，其中黑白超音波影像係以B模式產 生。同時，本發明可根據血流流速以及血管位置調整血流訊號對應之一彩色參數，且產生一彩色超音波影像，其中血管位置係以對應血流流速之彩色參數標示於彩色超音波影像中。接著，再將彩色超音波影像以及黑白超音波影像結合為上述之超音波影像。
於另一實施例中，本發明可以卷積神經網路將反射訊號分離為血流訊號以及雜波訊號，以卷積神經網路根據血流訊號計算血流流速，及/或以卷積神經網路根據血流流速判斷血管位置。此時，卷積神經網路可預設一卷積核大小。需說明的是，卷積核大小係卷積神經網路於進行訓練與辨識所預設，由於卷積神經網路之卷積核大小之作用原理係為習知技藝之人所熟知，在此不再贅述。因此，在得到血流流速後，血流流速可用以調整脈衝重複時間間隔與卷積神經網路之卷積核大小的至少其中之一，以使血流偵測更有效率且更準確。
綜上所述，本發明係以神經網路取代先前技術之壁濾波器或自適應壁濾波器，來分離血流訊號以及組織擾動所產生的雜波訊號，藉此，可有效降低硬體實現的困難度。此外，本發明可根據血流流速調整脈衝重複時間間隔與卷積神經網路之卷積核大小的至少其中之一，及/或根據血管位置調整反射訊號對應之訊號處理範圍，藉此，可對系統參數進行最佳化的調整，以使血流偵測更有效率且更準確。
以上所述僅為本發明之較佳實施例，凡依本發明申請專利範圍所做之均等變化與修飾，皆應屬本發明之涵蓋範圍。
S10-S20‧‧‧步驟

Claims (12)

  1. 一種超音波成像方法，包含下列步驟：以一脈衝重複時間間隔發射複數個超音波訊號；接收該等超音波訊號之複數個反射訊號；以一神經網路將該等反射訊號分離為一血流訊號以及一雜波訊號；根據該血流訊號計算一血流參數；根據該血流參數判斷一血管位置；以及根據該血流參數以及該血管位置調整該等反射訊號對應之一影像訊號，據以產生一超音波影像；其中根據該血流參數以及該血管位置調整該等反射訊號對應之一影像訊號，據以產生一超音波影像係根據該等反射訊號產生一黑白超音波影像，根據該血流參數以及該血管位置調整該血流訊號對應之一彩色參數，產生一彩色超音波影像，並將該彩色超音波影像以及該黑白超音波影像結合為該超音波影像。
  2. 如請求項1所述之超音波成像方法，其中該血流參數為一血流流速或該血流訊號之一訊號強度。
  3. 如請求項1所述之超音波成像方法，其中係以該神經網路根據該血流訊號計算該血流參數。
  4. 如請求項1所述之超音波成像方法，其中係以該神經網路根據該血流參數判斷該血管位置。
  5. 如請求項1所述之超音波成像方法，其中該神經網路為一卷積神經網路，該卷積神經網路預設一卷積核大小，該血流參數為一血流流速，該超音波成像方法另包含下列步驟：根據該血流流速調整該脈衝重複時間間隔與該卷積神經網路之該卷積核 大小的至少其中之一。
  6. 如請求項1所述之超音波成像方法，另包含下列步驟：根據該血管位置調整下一張超音波影像之一訊號處理範圍。
  7. 一種超音波成像方法，包含下列步驟：以一脈衝重複時間間隔發射複數個超音波訊號；接收該等超音波訊號之複數個反射訊號；以一神經網路將該等反射訊號分離為一血流訊號以及一雜波訊號；根據該血流訊號計算一血流流速；根據該血流流速判斷一血管位置；根據該血流流速調整該脈衝重複時間間隔，及/或根據該血管位置調整該等反射訊號對應之一訊號處理範圍；以及根據該血流流速以及該血管位置調整該等反射訊號對應之一影像訊號，據以產生一超音波影像。
  8. 如請求項7所述之超音波成像方法，其中根據該血流流速以及該血管位置調整該等反射訊號對應之一影像訊號，據以產生一超音波影像係根據該等反射訊號產生一黑白超音波影像，根據該血流流速以及該血管位置調整該血流訊號對應之一彩色參數，產生一彩色超音波影像，並將該彩色超音波影像以及該黑白超音波影像結合為該超音波影像。
  9. 如請求項7所述之超音波成像方法，其中係以一卷積神經網路將該等反射訊號分離為該血流訊號以及該雜波訊號。
  10. 如請求項9所述之超音波成像方法，其中係以該卷積神經網路根據該血流訊號計算該血流流速。
  11. 如請求項9所述之超音波成像方法，其中係以該卷積神經網路根據該血流流速判斷該血管位置。
  12. 如請求項9所述之超音波成像方法，其中該卷積神經網路預設一卷積核大小，該血流流速係用以調整該脈衝重複時間間隔與該卷積神經網路之該卷積核大小的至少其中之一。
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