CN103211625B - 基于弹性成像的生物位移计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明适用于医疗设备领域，提供了一种基于弹性成像的生物位移计算方法，所述方法包括：获取待测生物组织的一幅数字化二维射频信号F1;获取形变后的待测生物组织的一幅数字化二维射频信号F2；在F1上取任意一条扫描线，在该扫描线上取长度L的数据段的中点作为d1，其中d1的位置为（a,b）;在F2的d1设定位置范围内逐点搜索与d1相关系数最小的线段d2，d2的位置为（m,n）；将所有采样点的相对位移组成相对位移矩阵；对相对位移矩阵按扫描线方向采用最小二乘法计算梯度得到梯度矩阵。本发明提供的技术方案具有位移计算准确的优点。

Description

基于弹性成像的生物位移计算方法

技术领域

本发明属于医疗设备领域，尤其涉及一种基于弹性成像的生物位移计算方法。

背景技术

典型的生物组织病理损害主要包括乳房癌变、前列腺癌、甲状腺癌和肝硬化等组织恶性损害，其中，由相关统计表明，乳房癌变总数明显多于其它组织的癌变。恶性癌变的原因主要是由于基质密度增大而形成相对致密的组织硬块，而其它类型的癌变则较为较柔，且很少出现硬块，即表现为良性，如导管内癌、乳头状瘤和乳腺纤维囊性病等。

作为弹性介质的生物组织，其软硬程度直接反映了生物体的病理特征，且该软硬程度可根据弹性模量值大小进行相对准确的衡量，因此，弹性模量特征信息对疾病诊断有较为重要的参考价值，弹性模量作为基本的力学属性信息，在传统的医学成像模态中均不能直接获取，鉴于此，J.Ophir在1991提出了超声弹性成像（ultrasonic elastography）方法，该方法能定量估计弹性模量信息，并通过模量成像来反映组织的特征信息，因此该方法受到业界和相关研究机构的广泛关注，并体现出了较高的商用价值。

现有的弹性成像的生物位移的计算方法的准确度不高。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于弹性成像的生物位移计算方法，旨在解决现有的技术方案生物位移的计算准确度不高的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种基于弹性成像的生物位移计算方法，所述方法包括：

S11、获取待测生物组织的一幅数字化二维射频信号F1;

S12、获取形变后的待测生物组织的一幅数字化二维射频信号F2；上述待测生物组织的形变不超过形变阈值；

S13、在F1上取任意一条扫描线，在该扫描线上取长度L的数据段的中点作为d1，其中d1的位置为（a,b）;在F2的d1设定位置范围内逐点搜索与d1相关系数最小的线段d2，d2的位置为（m,n）；

$r_{d_i{d}_j}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}((d_i-{\stackrel{\‾}{d}}_i)\×(d_j-{\stackrel{\‾}{d}}_j))}{\sqrt{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(d_i-{\stackrel{\‾}{d}}_i)}^2}\×\sqrt{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(d_j-{\stackrel{\‾}{d}}_j)}^2}}$ 公式1

其中，rdidj为相关系数，di为F1中的线段，dj为F2中的线段。

所述（a，b）表示d1在F1中的第a条扫描线、第b个采样点；所述（m,n）表示d2在F2中的第m条扫描线、第n个采样点;

S14、提取d2至少二个前后相邻的位置点，利用公式1计算至少二个相邻位置点与d1的相关系数； 

S15、根据至少二个相邻点与d1的相关系数和d2与d1的相关系数拟合多次相关系数曲线；

S16、计算多次相关系数曲线的顶点坐标

S17、计算数据段d₁在F₂上的位置即顶点坐标与d2之间的相对位移 

S18、重复执行S13-S17直至计算出F1中所有采样点的相对位移；

S19、将所有采样点的相对位移组成相对位移矩阵，其中矩阵的列表示扫描线，行表示扫描点；

S20、对相对位移矩阵按扫描线方向采用最小二乘法计算梯度得到梯度矩 阵，该梯度矩阵即为该待测生物组织应变分布；将该待测生物组织应变分布按扫描线方向组合成二维数据，并以灰度图或者伪彩图的形式表示出来，则得到该待测生物组织的二维应变分布图。

可选的，形变阈值具体为：小于等于5%。

可选的，上述形变阈值具体为：小于等于1%。

在本发明实施例中，本发明提供的技术方案利用多次函数的峰值来计算生物位移，所以其具有位移计算准确的优点。

附图说明

图1是本发明具体实施方式提供的基于弹性成像的生物位移计算方法图；

图2是本发明提供的数据段对应位置示意图；

图3是本发明具体实施方式提供的拟合曲线示意图；

图4是本发明具体实施方式提供的二维应变分布图的比对示意图。其中，图4左边为现有技术的二维应变分布图，图4右边为本发明具体实施方式提供的二维应变分布图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明具体实施方式提供一种基于弹性成像的生物位移计算方法，该方法由计算机完成，该方法如图1所示，包括：

S11、获取待测生物组织的一幅数字化二维射频信号F1;

S12、获取形变后的待测生物组织的一幅数字化二维射频信号F2；上述待测生物组织的形变不超过形变阈值，该形变阈值具体可以为：小于等于5%，当然也可以为1%；

S13、在F1上取任意一条扫描线，在该扫描线上取长度L的数据段的中点作为d1，其中d1的位置为（a,b）;在F2的d1设定位置范围内逐点搜索与d1相关系数最小的线段d2，d2的位置为（m,n）；

$r_{d_i{d}_j}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}((d_i-{\stackrel{\‾}{d}}_i)\×(d_j-{\stackrel{\‾}{d}}_j))}{\sqrt{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(d_i-{\stackrel{\‾}{d}}_i)}^2}\×\sqrt{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(d_j-{\stackrel{\‾}{d}}_j)}^2}}$     （1）

其中，rdidj为相关系数，di为F1中的线段，dj为F2中的线段。

上述（a，b）表示d1在F1中的第a条扫描线、第b个采样点；上述（m,n）表示d2在F2中的第m条扫描线、第n个采样点;

S14、提取d2至少二个前后相邻的位置点，利用公式（1）计算至少二个相邻位置点与d1的相关系数； 

S15、根据至少二个相邻点与d1的相关系数和d2与d1的相关系数拟合多次相关系数曲线，该多次相关系数曲线具体可以为二次相关系数曲线、三次相关系数曲线或四次相关系数曲线等。

S16、计算多次相关系数曲线的顶点坐标

S17、计算数据段d₁在F₂上的位置即顶点坐标与d2之间的相对位移 

S18、重复执行S13-S17直至计算出F1中所有采样点的相对位移；

S19、将所有采样点的相对位移组成相对位移矩阵，其中矩阵的列表示扫描线，行表示扫描点；

S20、对相对位移矩阵按扫描线方向采用最小二乘法计算梯度得到梯度矩阵，该梯度矩阵即为该待测生物组织应变分布；将该待测生物组织应变分布按扫描线方向组合成二维数据，并以灰度图或者伪彩图的形式表示出来，则得到 该待测生物组织的二维应变分布图。

可选的，上述形变阈值具体可以为小于等于5%，优选小于等于1%。

下面以二次曲线为例来说明S13-S17的实现方法。 

在F₁上，选取第a条扫描线，并在该扫描线上选取长度为L的数据段的中心点记做d₁(如图2所示)；假定d₁所在位置为(a,b)，即：数据段的中心位置在F₁上的第a条扫描线、第b个采样点处。在F₂上，在d₁的对应位置附近逐点搜索与之最为相关的数据段中心点d₂（如图2所示。（即相关系数）

其中相关系数计算参见公式（1）

假定d₂所在位置为(m,n)，即数据段的中心位置d₂在F₂上的第m条扫描线、第n个采样点上。

计算同一条扫描线m上，与d2相邻前后位置的数据段中心点（这里以二个为例）和d1的相关系数：

根据和创建二次曲线，并计算二次曲线的顶点。二次曲线的拟合如图3所示‘

以利用进行二次曲线拟合为例，易得过此三点的二次曲线方程，并可据此算出该二次曲线的顶点坐标。认为此二次曲线的最大值即为F₁上的数据段d₁所表征的点和在F₂上找到的对应数据段d'₂的相关系数，即：

$r_{(a,b)}^{(F_1,F_2)}=\frac{8\×(r_{d_1{d}_{m,n-1}}+r_{d_1{d}_{m,n+1}})\×r_{d_1{d}_{m,n}}-{(r_{d_1{d}_{m,n+1}}-r_{d_1{d}_{m,n-1}})}^2}{8\×(r_{d_1{d}_{m,n-1}}+r_{d_1{d}_{m,n+1}})}$

且认为该二次曲线峰值所在位置即为数据段d₁在F₂上的位置，则d₁所表征的 点在F₂上的相对位移为：

${\mathrm{\Δ}}_{(a,b)}^{(F_1,F_2)}=\sqrt{{(m-a)}^2+{(n-\frac{(r_{d_1{d}_{m,n+1}}-r_{d_1{d}_{m,n-1}})}{2\×(r_{d_1{d}_{m,n-1}}+r_{d_1{d}_{m,n+1}})}-b)}^2}.$

值得注意的是，上述实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于弹性成像的生物位移计算方法，其特征在于，所述方法包括：

S11、获取待测生物组织的一幅数字化二维射频信号F1；

S12、获取形变后的待测生物组织的一幅数字化二维射频信号F2；上述待测生物组织的形变不超过形变阈值；

S13、在F1上取任意一条扫描线，在该扫描线上取长度L的数据段的中点作为d1，其中d1的位置为(a,b)；在F2的d1设定位置范围内逐点搜索与d1相关系数最小的线段d2，d2的位置为(m,n)；

$r_{d_i{d}_j}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}((d_i-\stackrel{\‾}{d_i})\×(d_j-\stackrel{\‾}{d_j}))}{\sqrt{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(d_i-\stackrel{\‾}{d_i})}^2}\×\sqrt{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(d_j-\stackrel{\‾}{d_j})}^2}}$

其中，rdidj为相关系数，为F1中的线段，为F2中的线段。

所述(a，b)表示d1在F1中的第a条扫描线、第b个采样点；所述(m,n)表示d2在F2中的第m条扫描线、第n个采样点；为d_i的平均值，为d_i的平均值；i为d_i的下标；j为d_i的下标，N为求和中d_i的总个数；

S14、提取d2至少二个前后相邻的位置点，利用公式计算至少二个相邻位置点与d1的相关系数；

S15、根据至少二个相邻点与d1的相关系数和d2与d1的相关系数拟合多次相关系数曲线；

S16、计算多次相关系数曲线的顶点坐标

S17、计算数据段d₁在F₂上的位置即顶点坐标与d2之间的相对位移

S18、重复执行S13-S17直至计算出F1中所有采样点的相对位移；

S19、将所有采样点的相对位移组成相对位移矩阵，其中矩阵的列表示扫描线，行表示扫描点；

S20、对相对位移矩阵按扫描线方向采用最小二乘法计算梯度得到梯度矩阵，该梯度矩阵即为该待测生物组织应变分布；将该待测生物组织应变分布按扫描线方向组合成二维数据，并以灰度图或者伪彩图的形式表示出来，则得到该待测生物组织的二维应变分布图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述形变阈值具体为：小于等于5％。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述形变阈值具体为：小于等于1％。