CN100525711C - 基于运动插值的解剖m型成像方法和装置 - Google Patents

基于运动插值的解剖m型成像方法和装置 Download PDF

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Abstract

一种基于运动插值的解剖M型成像方法和装置,所述装置包括顺序连接的前端、数字信号处理模块、B数据缓冲、数字扫描变换、图像缓冲和显示器,以及区别于现有技术的数字扫描变换后端模块和插值模块,数字扫描变换后端模块用于从图像缓冲获取用户通过用户图形界面(GUI)自定义的采样线坐标,然后进行坐标转换,通过坐标转换获得自定义采样线各采样点在B型极坐标系中的坐标数据;插值模块用于对从B数据缓冲获得的M数据线数据进行时间方向上的运动向量插值。本发明的方法和装置在保证B图像帧率不变的情况下,通过运动向量插值获得更高的解剖M型帧率,并且可以提高插值后的图像中运动机体的曲线连续性,使得在中低档的B超机器上实现解剖M型成像成为可能。

Description

基于运动插值的解剖M型成像方法和装置
技术领域
本发明涉及医用超声波技术的成像方法和装置,尤其涉及在B帧率较低的超声设备上通过插值提高图像数据的时间分辨率从而获得具有连续运动组织曲线的解剖M型图像的方法和装置。
背景技术
解剖M型(anatomical M-mode)或任意M型(arbitraryM-mode)成像是超声成像中一种较新的技术,最早由挪威的Vingmed sound公司(该公司在1998年被GE公司收购)在1996年提出。解剖M型成像和常规M型成像表现方式很类似,都是在时间和深度平面上用灰度表达超声回波信号的强度。但是从成像机制上看,二者差别较大。常规M型成像基于一条真实的超声扫描线,而解剖M型成像基于二维超声图像序列上自定义的一条直线或一条曲线,是虚拟的M型(virtual M mode)。解剖M型成像本质上是二维超声图像序列的另外一种表达形式,通过从每一帧B图获得的采样线位置数据根据时间顺序排列来获得与常规M型同样的距离-时间坐标系的图像数据。
尽管超声B型成像能提供更完整的空间信息,但是临床上采用常规M型成像进行心腔大小和心功能的评价更为准确。原因有四:常规M型成像比B型成像有更高的时间分辨率;常规M型成像能够在时间轴上精确观察心脏运动,而B型成像不能够精确观察心脏运动随时间的改变;M模式能够更好的确认组织边界;M模式能够在较高时间分辨率上比较不同解剖结构的运动。常规的M型成像也有其不足。首先,为了准确测量心室的相关参数,扫描线需要与心室壁垂直。由于肺和肋骨的影响,在临床上这种切面不容易获得。其次,常规M型成像扫描线固定,心脏运动会使得扫描线基点有可能朝向或者远离扫描定点,导致测量不准。最后常规M型成像只能够从一条取样线方向观察心脏,在空间上分析不全面。由于解剖M型成像的采样线并不是一条实际的扫描线而是用户自定义的,因此能够部分的保留常规M型成像的优点,又能够改善其不足。
Philips公司在2003年就已递交了名称为“超声成像系统上的实时任意M型(Real-Time Arbitrary M-Mode for Ultrasonic Imaging System)”的专利申请(US6,589,175 B2)。该专利公开了如图1所示的装置框图,该装置包括:两个保存扫描线数据的内存缓存,以及两个保存转换后的M线数据的图像缓存。前端与内存缓存合作,前端将波束形成的N条扫描线数据作为一组,交替的保存在两个内存缓存中,这N条扫描线就是采样线经过的扫描线;扫描转换负责将内存缓存的N条扫描线转换生成一条M型数据线交替保存在图像缓存中,图像缓存与显示合作进行M图显示。
上述US 6,589,175专利的主要思想是通过将扫描一帧图像过程分成多次进行扫描,每次扫描若干条线,在相隔两次的间隔扫描M采样线经过的扫描线,从而提高获得M图的频率。Philips的技术方案将获得B图数据与解剖M型数据线分离开来,其缺点在于:以牺牲B图帧率为代价来达到提高M图帧率的效果。我们进行一个简单的计算,便可知道Philips方案为了获得特定帧率的解剖M数据所必须牺牲的B图帧率,假设采样线跨度为N条扫描线,扫描一条线需要0.25毫秒,一帧B图有120条线,M图的帧率要求达到F帧/秒,则可以计算不进行解剖M型是B图帧率为
B图原来帧率:1000/(0.25·120)=33帧/秒,
1秒内生成M线数据所花费的时间:N*F*0.00025,
剩下用于生成B图的时间:(1-N*F*0.00025)。
很容易计算,如果F为60帧/秒,采样线跨度N为20线,则B帧率剩下23帧/秒,B图像帧率依赖于扫描线的跨度,而且由于B图像帧率对N的依赖使得系统的帧率不可预测。
由于许多国外大公司普遍使用中高档机器,帧率本来就很高,因此在实现解剖M型时不需要考虑帧率低对解剖M图像的影响,本发明旨在解决如何在帧率不高的中低档机器实现解剖M型成像的问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提出一种基于较低帧率的超声B型成像系统,在不降低B图帧率的前提下,通过对B图数据进行运动向量插值获得模拟的高帧率M型图像的方法和装置。
本发明采用如下技术方案:设计一种基于运动插值的解剖M型的成像方法,该方法以超声成像系统作为硬件基础,其特征在于包括如下步骤:
a.系统前端从受测机体组织获得的射频(RF)数据通过信号处理模块(DSP)处理后得到极坐标形式的B型数据,该B型数据被保存在B数据缓冲中;
b.B型数据由数字扫描变换模块(DSC)变换成为一帧B图像,该帧B图像被储存在图像缓冲中并由显示器显示;
c.数字扫描变换(DSC)后端模块把用户通过B图像自定义的采样线直角坐标进行坐标转换从而获得所述自定义采样线各采样点的极坐标数据;
d.插值模块接收数字扫描变换后端模块输出的自定义采样线各采样点的极坐标数据,同时读取B数据缓冲中的B型数据,根据所述极坐标数据和B型数据获得M数据线,生成在用户自定义采样线的深度—时间坐标系下t时间刻度的一线解剖M型数据,在t时刻和t-1时刻两条解剖M型的数据线之间进行插值处理以增加解剖M型数据的时间分辨率;所述插值处理分两步进行,第一步先对数据线上有较重要物理回波的运动区域进行运动向量插值,第二步对运动向量插值没有覆盖到的非运动区域用线性插值进行填补;插值后的解剖M型数据被更新存到M数据缓冲中并由显示器显示;
重复步骤a至步骤d直到获得全部时空序列的解剖M型图。
所述有较重要物理回波的运动区是指通过统计点的邻域内背景点与非背景点的数量来进行判断的,设定t-1时刻的数据线上一点p,灰度阈值bkth,点p上下的域S1,S2,其中S1>S2,在域内灰度值达到bkth的称为背景点,否则为非背景点,对域S1进行背景点统计,点数为Bgnub,对域S2进行非背景点统计,点数为Fgnub,如果Bgnub>S1*K1%以及Fgnub>S2*K1%两个条件同时满足,则称点p为Mask点,系统只计算Mask点的运动向量;
假设t-1时刻的数据线上有一高亮带,该高亮带有一对应点A1,在t时刻的数据线上所述高亮带由于速度在深度轴上平移了一段距离,其对应点为A2,插值时将点A1和A2连接起来,利用A1和A2点运动向量的进行加权获得被插值点的运动向量,由此获得连续的运动曲线;所述A2点通过搜索与A1相匹配点而获得,两点互相匹配是指表征相似度的变量
SAD = Σ y = 0 k | R 1 y - R 2 y |
最小的那个邻域的中点,其中R1为A1的半径为r的邻域,R2为在对应的时刻t数据线上某点为中心半径为r的邻域。
所述t时刻和t-1时刻两条解剖M型的数据线之间需要插入Newfps/Orgfps根数据线,插值前解剖M型数据的时间分辨率为δt=Orgfps,经过插值后解剖M型数据的时间分辨率为Newfps,其中Orgfps是M型数据的原始帧率,Newfps是根据解剖M型图像显示的需要所设定的目标帧率。如果Newfps/Orgfps不是整数,则所述t-1时刻和t时刻两条解剖M型的数据线之间的插值为等时间距离的非整数倍插值。如果Newfps/Orgfps为整数,则所述t-1时刻和t时刻两条解剖M型的数据线之间的插值为等时间距离整数倍插值。
在本发明的实施例中,所述运动向量插值的参数选择如下:S1=10,S2=3,K1=50,bkth=60,k=2*r=16。
本发明解决技术问题所采用的技术方案还包括:设计一种基于运动插值的解剖M型成像装置,包括:顺序连接的前端、数字信号处理模块(DSP)、B数据缓冲、数字扫描变换(DSC)、图像缓冲和显示器,前端获得的射频数据RF通过数字信号处理模块处理后得到极坐标形式的B型数据,该B型数据保存于B数据缓冲中,所述B型数据经数字扫描变换处理获得一帧B图像送到显示器进行显示,下面两个模块是本发明装置特有的关键模块:
数字扫描变换(DSC)后端模块,用于从图像缓冲获取用户通过B图像自定义的采样线后进行坐标转换,通过坐标转换获得自定义采样线各采样点在所述B型数据极坐标系中的极坐标数据;
插值模块,用于读取B数据缓冲中的B型数据和数字扫描变换后端模块中的极坐标数据生成解剖M型数据并对该解剖M型数据进行运动向量插值,插值后的解剖M型数据被更新存到M数据缓冲中并由显示器显示。
与现有技术相比较,本发明基于运动插值的解剖M型成像方法和装置具有如下优点:通过对解剖M型数据的运动向量插值,较好地解决由于帧率低导致生成的解剖M型图像的运动曲线不连续问题,使得在中低档的B超机器上实现解剖M型成像成为可能。
附图说明
图1是现有实现解剖M型图像的超声B型成像系统的原理框图;
图2是本发明基于运动插值的解剖M型成像装置的原理框图;
图3是运动插值方案的流程图;
图4是在运动插值时寻找Mask点的流程图;
图5是说明运动向量原理的示意图;
图6是对运动向量进行线性插值图的示意图。
具体实施方式
以下结合附图及附图所示之最佳实施例对本发明装置和方法作进一步详述。
图2是本发明基于运动插值的解剖M型成像装置的原理框图。前端获得的射频数据(RF)通过数字信号处理模块(DSP)处理后得到极坐标形式的数据保存于B数据缓冲(buff_b)中,通过将buff_b的数据进行数字扫描变换(DSC)获得一帧B图像送到显示器进行显示。解剖M型的成像处理过程是:从B数据缓冲(buff_b)中的每帧图像采样获得解剖M图的一帧数据线,然后通过对相邻时间间隔的两条数据线之间进行插值,把插值后的解剖M图数据和图像更新到图像缓冲(buff_i),并且通过显示器进行实时显示。
本发明装置的算法模块主要包括两个:DSC后端模块和插值模块。
DSC后端模块主要解决图形用户(GUI)界面的采样线输入、显示问题,以及完成采样线坐标转换;解剖M型主要通过用户在超声机器的B图上画一条采样线,根据这条采样线生成解剖M型数据。其与常规M型的不同之处就是采样线并不是固定的一条扫描线,通过对这条两端点由用户指定的采样线进行坐标采样以及转换得到采样点在B数据中的坐标。对于每帧B图像获得这条采样线上的数据,然后通过处理获得解剖M型结果图像。
插值模块主要接收DSC后端模块的坐标数据,然后根据这些信息从buff_b中获得数据线的数据,并且实时插值生成M线数据更新到M数据缓冲(buff_m)中用于实时显示。
解剖M型图像主要用于观察解剖组织的运动曲线随时间的变化,比如心室壁运动或者瓣膜运动情况。在30帧/秒左右的低帧率情况下,由于这些运动组织的快速运动,从相邻两帧图像分别获得的采样数据线会出现不连续的情况,这是因为运动部分出现在两线的位置距离大导致的视觉效果。为了实现在低帧率情况下的解剖M型,本发明提出了一个低帧率下的解剖M型的实现方案,即使用运动向量插值技术弥补不连续的情况,并且获得高帧率的图像效果。
现以图2所示的超声成像系统作为硬件基础来说明基于运动插值的解剖M型成像方法,该成像方法包括如下步骤:
a.系统前端从受测机体组织获得的射频(RF)数据通过信号处理模块(DSP)处理后得到极坐标形式的B型数据,该B型数据被保存在B数据缓冲中;
b.B型数据由数字扫描变换模块(DSC)变换成为一帧B图像,该帧B图像被储存在图像缓冲中并由显示器显示;
c.数字扫描变换(DSC)后端模块把用户通过B图像自定义的采样线进行M图坐标转换以及通过坐标转换获得所述自定义采样线各采样点在B型坐标系中的极坐标数据;
d.插值模块接收数字扫描变换后端模块输出的自定义采样线各采样点的极坐标数据,同时从B数据缓冲中的B型数据生成t时刻M数据线数据,在t时刻和t-1时刻两条解剖M型的数据线之间进行插值处理以增加解剖M型数据的时间分辨率;所述插值处理分两步进行,第一步先对数据线上有较重要物理回波的运动区域进行运动向量插值,第二步对运动向量插值没有覆盖到的非运动区域用线性插值进行填补;插值后的解剖M型数据被更新存到M数据缓冲中并由显示器显示;
重复步骤a至步骤d直到获得全部时空序列的解剖M型图。
下面对步骤d是的运动向量插值进行详细的说明。
我们所称的有较重要物理回波的运动区是指通过统计点的邻域内背景点与非背景点的数量来进行判断的,设定t-1时刻的数据线上一点p,灰度阈值bkth,点p上下的域S1,S2,其中S1>S2,在域内灰度值达到bkth的称为背景点,否则为非背景点,对域S1进行背景点统计,点数为Bgnub,对域S2进行非背景点统计,点数为Fgnub,如果Bgnub>S1*K1%以及Fgnub>S2*K1%两个条件同时满足,则称点p为Mask点,求取Mask点的方法如图4所示。很显然,Mask点主要通过统计点的邻域内背景点与非背景点的数量进行的,这种求取Mask点的好处是:a)这种求取方法实际可以看作是求取边界点的方法,因为引起视觉效果的运动主要是边界点的运动;b)在B图像中,有时候瓣膜由于运动而显得对比度不高,因此,在求Mask点时的条件都比较的松,这是为了保证瓣膜的运动部分被包含在Mask内;c)这种求取可以避免单点噪声的影响;d)这种求取方法只需要进行数量的加减,可以高速的实现。在实际应用中,我们是对每条实际数据线求取Mask模板的,参数选择与重要物理回波的空间尺度有关,在本实施例中,S1为10,S2为3,K1为50,r=8。
求取运动向量的方法是一个搜索对应点的过程,由于主要的运动都是在图像的边界点上,因此,我们通过求取每条线的边界点从而构成这条线的Mask模板,只有对于Mask里面的点才求取运动向量。
运动向量插值方案的主要流程见图3。为了进行有效的插值,对于前一时刻数据线上的点求取在下一时刻数据线上的对应点,插值是用对两点之间的点进行的,根据这两个点的灰度对两点之间的点进行插值,这样就能将不连续的部分连接起来。在算法中,我们先求边界点,对这些点进行运动向量的求取,通过根据运动向量进行插值后,仍然会有大部分被判断为非运动的区域没有插值,对于这些部分使用线性插值进行填补;最后,我们对插值线进行后处理并作为输出更新存储到M数据缓冲中。
解剖M型应该表现解剖组织的运动曲线,当帧率不够的时候,这条运动曲线就不会连续,求取运动向量的原理如图5(a),L与R是相邻时间间隔两条实际从B图获取的数据线,图像中假设有一个运动的解剖物体,表现在每帧图上的一个高亮带(如线上的斜线阴影部分),在t-1时刻的数据线L到t时刻的数据线R,所述高亮带有一定的位移。从水平方向上看A1对应A3,由于运动的物体已经不在这个位置,那么这种对比度的差异就会导致出现不连续的情况,这是在帧率不高时出现的。为了通过插值得到连续的图像,我们求取L线上点A1在R线上的对应点,即A1点的组织运动到了A2点,如图5(b)所示。那么插值时用线将A1和A2点连接起来,从而获得连续的运动曲线。
下面说明运动向量的计算,为了计算数据线Linei-1上一点A1的运动向量,算法中使用匹配方法进行查找。选择以A1为中心的一个邻域作为模板,在Linei上以A1位置为中心的一个邻域进行模板匹配搜索。
两个大小相同的邻域算法中使用SAD表征它们的相似度。假设这两个邻域为R1y,R2y。则
SAD = Σ y = 0 k | R 1 y - R 2 y |
其中,其中R1为A1的半径为r的邻域,R2为在对应的Linei线上某点为中心半径为r的邻域,k为邻域的直径大小,算法中k=2*r=16。
搜索区域中对应于SAD取得最小值的那个邻域的中点,即为搜索区域内对应A1的最好匹配,由此得到A1的对应点,从而计算得到A1的运动向量。这种求匹配点的方法称为MSAD方法。
在算法中,我们只对Mask点进行运动向量的计算。这样可以大大的减少计算时间以及避免一些点计算获得错误的运动向量,从而使对插值效果形成影响。
为了过滤掉一些错误的运动向量,使用一个平滑的过程对运动向量集合进行过滤。这个过滤是基于假设运动的部分都是比较连续,不会只有单独点的运动部分。为了去掉这种点,我们对Mask点的运动向量进行逐点搜索,对运动向量进行修正。如果该点上一点的运动向量为mv1,当前点运动向量为mv2,下一点运动向量为mv3。那么我们使用下面公式修改该点的运动值:
mv=(mv1+mv2+mv3-max(mv1,mv2,mv3))/2
即去掉最大运动向量之后的两个运动向量的平均作为该点的运动向量。基于假设,运动部分应该是使相邻的多个点的运动向量相似,所以这种平均方法不会拉低运动向量值,相反,如果是单点的错误运动向量则会被过滤掉了。
进行了一定的修正之后,算法开始插值,算法中插值是经过两个步骤,首先是运动向量插值,然后是对没有插值的点进行线性插值填补。
运动向量插值主要计算运动向量经过的插值线的位置,然后进行根据实际数据线上运动向量的两点进行加权获得该点灰度。
如图6,假设实际数据线L和R,L线上位置为iL_y的A1点在Y方向上的运动为mv,Ii(i=1…3)为在L与R之间的插值线,那么运动向量在Ii上的投影Proj_y使用下面公式获得:
Proj_y=Round(Dist(Ii,L)/Dist(R,L)*mv+iL_y)
其中Round()为四舍五入函数,Dist()为距离函数。
插值点灰度将使用运动向量的两对应点灰度进行加权获得。
grayIt(Proj_y)=(1-weight)·grayL(iL_y)+weight·grayR(iL_y+mv)
weight=dist(Ii,L)/dist(R,L)
其中,grayx(A)表示在x线上的位置为A的点的灰度,权值的大小反比于实际数据线与插值线的距离。
对Mask点插值后,主要运动部分显示出来了,但是大部分插值线数据没有运动向量经过,所以需要进行另外的填补。由于对于非Mask点,一般是非边界点,这些点的运动幅度很小,因此算法使用线性插值对没有插值的部分进行插值。如果某个点没有进行插值,那么就找其左右最近的已插值点,通过这两个点使用水平线性插值的算法进行插值,如图6所示。
在t时刻和t~1时刻两条解剖M型的数据线之间需要插入多少条数据线才能满足解剖M型图像显示的需要?设Orgfps是插值前M型数据的原始帧率,Newfps是根据解剖M型图像显示的需要所设定的目标帧率,则在t时刻和t-1时刻两条解剖M型的数据线之间需要插入Newfps/Orgfps根数据线,插值前解剖M型数据的时间分辨率为δt=1/Orgfps,经过插值后解剖M型数据的时间分辨率为Newfps。Newfps/Orgfps在大多数情况下不是整数,因此所述t-1时刻和t时刻两条解剖M型的数据线之间的插值为等时间距离的非整数倍插值。对于Newfps/Orgfps为整数的情况,所述t-1时刻和t时刻两条解剖M型的数据线之间的插值为等时间距离整数倍插值。
经过了两次插值,生成了新的数据线,更新到图2的M数据结果缓冲中进行实时显示。

Claims (9)

1、一种基于运动插值的解剖M型成像方法,该方法以超声成像系统作为硬件基础,其特征在于包括如下步骤:
a.系统前端从受测机体组织获得的射频数据通过信号处理模块处理后得到极坐标形式的B型数据,该B型数据被保存在B数据缓冲中;
b.B型数据由数字扫描变换模块变换成为一帧B图像,该帧B图像被储存在图像缓冲中并由显示器显示;
c.数字扫描变换后端模块把用户通过B图像自定义的采样线进行坐标转换以及通过坐标转换获得所述自定义采样线各采样点在B型极坐标系中的极坐标数据;
d.插值模块接收数字扫描变换后端模块输出的自定义采样线各采样点的极坐标数据,同时读取B数据缓冲中的B型数据,根据所述极坐标数据和B数据实时插值生成在用户自定义采样线的深度—时间坐标系下t时间刻度的一线解剖M型数据,在t时刻和t-1时刻两条解剖M型的数据线之间进行插值处理以增加解剖M型数据的时间分辨率;所述插值处理分两步进行,第一步先对数据线上有较重要物理回波的运动区域进行运动向量插值,第二步对运动向量插值没有覆盖到的非运动区域用线性插值进行填补;插值后的解剖M型数据被更新存到M数据缓冲中并由显示器显示;
所述有较重要物理回波的运动区是指通过统计点的邻域内背景点与非背景点的数量来进行判断的,设定t-1时刻的数据线上一点p,灰度阈值bkth,点p上下的域S1,S2,其中S1>S2,在域内灰度值达到bkth的称为背景点,否则为非背景点;
重复步骤a至步骤d直到获得全部时空序列的解剖M型图。
2、根据权利要求1所述的基于运动插值的解剖M型成像方法,其特征在于:对域S1进行背景点统计,点数为Bgnub,对域S2进行非背景点统计,点数为Fgnub,如果Bgnub>S1*K1%以及Fgnub>S2*K1%两个条件同时满足,则称点p为Mask点,系统只计算Mask点的运动向量,其中K1=50;
假设t-1时刻的数据线上有一高亮带,该高亮带有一对应点A1,在t时刻的数据线上所述高亮带由于速度在深度轴上平移了一段距离,其对应点为A2,插值时将点A1和A2连接起来,利用A1和A2点运动向量的加权获得被插值点的运动向量,由此获得连续的运动曲线;所述A2点通过搜索与A1相匹配点而获得,两点互相匹配是指表征相似度的变量
SAD = Σ y = 0 k | R 1 y - R 2 y |
最小的那个邻域的中点,其中R1为A1的半径为r的邻域,R2为在对应的时刻t数据线上某点为中心半径为r的邻域,k=2×r。
3、根据权利要求2所述的基于运动插值的解剖M型成像方法,其特征在于:所述运动向量插值的参数选择如下:S1=10,S2=3,bkth=60,k=2×r=16。
4、根据权利要求1或2所述的基于运动插值的解剖M型成像方法,其特征在于:所述t时刻和t-1时刻两条解剖M型的数据线之间需要插入Newfps/Orgfps根数据线,插值前解剖M型数据的时间分辨率为δt=1/Orgfps,经过插值后解剖M型数据的时间分辨率为Newfps,其中Orgfps是M型数据的原始帧率,Newfps是根据解剖M型图像显示的需要所设定的目标帧率。
5、根据权利要求4所述的基于运动插值的解剖M型成像方法,其特征在于:所述Newfps/Orgfps不是整数,所述t-1时刻和t时刻两条解剖M型的数据线之间的插值为等时间距离的非整数倍插值。
6、根据权利要求4所述的基于运动插值的解剖M型成像方法,其特征在于:所述Newfps/Orgfps为整数,所述t-1时刻和t时刻两条解剖M型的数据线之间的插值为等时间距离整数倍插值。
7、根据权利要求2所述的基于运动插值的解剖M型成像方法,其特征在于:在进行运动向量插值之前,对Mask点进行平滑过滤,设解剖M型某一数据线当前点运动向量为mv2,其相邻上一点的运动向量为mv1,下一点运动向量为mv3,则使用下面的公式修改该点的运动向量:
mv=(mv1+mv2+mv3-max(mv1,mv2,mv3))/2。
8、根据权利要求2所述的基于运动插值的解剖M型成像方法,其特征在于:所述运动向量的插值公式如下:
grayIi(Proj_y)=(1-weight)·grayL(iL_y)+weight·grayR(iL_y+mv)
weight=dist(Ii,L)/dist(R,L)
其中,grayx(A)表示在x线上的位置为A的点的灰度,权值的大小反比于实际数据线R或L与插值线Ii的距离,Proj_y为插值点在深度轴上的坐标值,其计算表达式为:
Proj_y=Round(Dist(Ii,L)/Dist(R,L)*mv+iL_y)
其中Round()为四舍五入函数,Dist()为距离函数。
9、一种基于运动插值的解剖M型成像装置,包括:顺序连接的前端、数字信号处理模块、B数据缓冲、数字扫描变换、图像缓冲和显示器,前端获得的射频数据RF通过数字信号处理模块处理后得到极坐标形式的B型数据,该B型数据保存于B数据缓冲中,所述B型数据经数字扫描变换处理获得一帧B图像送到显示器进行显示,其特征在于还包括:
数字扫描变换后端模块,用于从所述图像缓冲获取用户通过B图像自定义的采样线并进行坐标转换,通过所述坐标转换获得自定义采样线各采样点在所述B型数据极坐标系中的极坐标数据;
插值模块,用于接收所述数字扫描变换后端模块输出的自定义采样线各采样点的极坐标数据,同时读取所述B数据缓冲中的B型数据,根据该极坐标数据和B型数据实时插值生成解剖M型数据并对该解剖M型数据进行时间方向上的运动向量插值,插值后的解剖M型数据被更新存到M数据缓冲中并由显示器显示。
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Families Citing this family (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8234923B2 (en) * 2004-09-20 2012-08-07 Innervision Medical Technologies Inc. Systems and methods for ultrasound imaging
US8105239B2 (en) 2006-02-06 2012-01-31 Maui Imaging, Inc. Method and apparatus to visualize the coronary arteries using ultrasound
WO2008051639A2 (en) 2006-10-25 2008-05-02 Maui Imaging, Inc. Method and apparatus to produce ultrasonic images using multiple apertures
US9282945B2 (en) 2009-04-14 2016-03-15 Maui Imaging, Inc. Calibration of ultrasound probes
US9788813B2 (en) 2010-10-13 2017-10-17 Maui Imaging, Inc. Multiple aperture probe internal apparatus and cable assemblies
CN101449983B (zh) 2007-11-29 2014-12-10 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 超声线阵偏转成像的扫描变换插值方法和装置
CN101461716B (zh) * 2007-12-20 2013-04-17 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种用于数字扫描变换的帧同步方法及其系统
EP2238912B1 (en) * 2009-04-07 2016-01-27 Samsung Medison Co., Ltd. Ultrasound system and method of providing color M mode image and brightness M mode image
EP2419022B1 (en) 2009-04-14 2019-11-06 Maui Imaging, Inc. Multiple aperture ultrasound array alignment fixture
KR102322776B1 (ko) 2010-02-18 2021-11-04 마우이 이미징, 인코포레이티드 초음파 이미지를 구성하는 방법 및 이를 위한 다중-개구 초음파 이미징 시스템
JP6092109B2 (ja) 2010-10-13 2017-03-08 マウイ イマギング,インコーポレーテッド 凹面超音波トランスデューサ及び3dアレイ
KR20140098843A (ko) 2011-12-01 2014-08-08 마우이 이미징, 인코포레이티드 핑-기반 및 다수 개구부 도플러 초음파를 이용한 모션 검출
WO2013101988A1 (en) 2011-12-29 2013-07-04 Maui Imaging, Inc. M-mode ultrasound imaging of arbitrary paths
KR102134763B1 (ko) 2012-02-21 2020-07-16 마우이 이미징, 인코포레이티드 다중의 어퍼처 초음파를 사용한 물질 강성의 결정
WO2013148673A1 (en) 2012-03-26 2013-10-03 Maui Imaging, Inc. Systems and methods for improving ultrasound image quality by applying weighting factors
IN2015DN00556A (zh) 2012-08-10 2015-06-26 Maui Imaging Inc
WO2014031642A1 (en) 2012-08-21 2014-02-27 Maui Imaging, Inc. Ultrasound imaging system memory architecture
CN102846340B (zh) * 2012-09-14 2014-03-19 深圳市开立科技有限公司 一种用于低频下的解剖m型成像方法、装置及超声设备
CN103809519B (zh) * 2012-11-09 2016-12-21 沈阳高精数控智能技术股份有限公司 数控系统用极坐标插补极值区域平滑处理方法
US9510806B2 (en) 2013-03-13 2016-12-06 Maui Imaging, Inc. Alignment of ultrasound transducer arrays and multiple aperture probe assembly
US9883848B2 (en) 2013-09-13 2018-02-06 Maui Imaging, Inc. Ultrasound imaging using apparent point-source transmit transducer
WO2016028787A1 (en) 2014-08-18 2016-02-25 Maui Imaging, Inc. Network-based ultrasound imaging system
JP6677975B2 (ja) * 2015-04-28 2020-04-08 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像診断装置、及び医用画像処理装置
WO2017132517A1 (en) 2016-01-27 2017-08-03 Maui Imaging, Inc. Ultrasound imaging with sparse array probes
FR3050117B1 (fr) 2016-04-15 2021-01-15 Carthera Sonde d'ablation thermique ultrasonore
CN108261208B (zh) * 2016-12-30 2020-08-07 无锡祥生医疗科技股份有限公司 自由m型超声成像系统及方法
WO2020020920A1 (en) * 2018-07-27 2020-01-30 Koninklijke Philips N.V. Devices, systems, and methods for lung pulse detection in ultrasound
CN113768533A (zh) * 2020-06-10 2021-12-10 无锡祥生医疗科技股份有限公司 超声显影装置和超声显影方法
US20220160334A1 (en) * 2020-11-23 2022-05-26 GE Precision Healthcare LLC Method and system for enhanced visualization of a pleural line by automatically detecting and marking the pleural line in images of a lung ultrasound scan

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4141347A (en) * 1976-09-21 1979-02-27 Sri International Real-time ultrasonic B-scan imaging and Doppler profile display system and method
US4398540A (en) * 1979-11-05 1983-08-16 Tokyo Shibaura Denki Kabushiki Kaisha Compound mode ultrasound diagnosis apparatus
US5235534A (en) * 1988-08-18 1993-08-10 Hewlett-Packard Company Method and apparatus for interpolating between data samples
JPH03224552A (ja) * 1990-01-31 1991-10-03 Toshiba Corp 超音波診断装置
DE4229817C2 (de) * 1992-09-07 1996-09-12 Siemens Ag Verfahren zur zerstörungsfreien und/oder nichtinvasiven Messung einer Temperaturänderung im Inneren eines insbesondere lebenden Objektes
JPH07204201A (ja) * 1994-01-25 1995-08-08 Aloka Co Ltd 超音波診断装置
JP3833282B2 (ja) * 1994-06-24 2006-10-11 株式会社東芝 超音波診断装置
US5544654A (en) * 1995-06-06 1996-08-13 Acuson Corporation Voice control of a medical ultrasound scanning machine
JPH09147134A (ja) 1995-11-17 1997-06-06 Matsushita Electric Ind Co Ltd アニメーション作成装置
NO963175D0 (no) * 1996-07-30 1996-07-30 Vingmed Sound As Analyse- og målemetode
US6559175B1 (en) 1998-09-18 2003-05-06 Bayer Cropscience Inc. Method of insect control
US6589175B2 (en) * 2001-04-30 2003-07-08 Koninklijke Philips Electronics N.V. Real-time arbitrary mmode for ultrasonic imaging system
US6824517B2 (en) 2002-06-25 2004-11-30 Koninklijke Philips Electronics N.V. Ultrasound quantification in real-time using acoustic data in more than two dimensions
US20050049494A1 (en) 2003-08-29 2005-03-03 Arthur Gritzky Method and apparatus for presenting multiple enhanced images

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Publication number Publication date
US7822250B2 (en) 2010-10-26
US7532747B2 (en) 2009-05-12
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US20070049828A1 (en) 2007-03-01
CN1923144A (zh) 2007-03-07

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