CN105044706A - 一种自适应波束形成方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种自适应波束形成方法。在一个实施例中，该方法包括以下步骤：根据发射波束的空间位置重新构造换能器阵元的排序,将靠近波束的阵元置于新阵列的中心、远离波束的阵元置于新阵列的两端；根据重新排列的阵元顺序计算用于最小方差波束形成的协方差矩阵；根据估计得到的所述协方差矩阵计算自适应波束形成的输出结果。本发明实施例通过重新构造换能器阵元排序，使阵列两端的回波信息得到了充分的利用，改善了图像边缘区域和中心区域的分辨率的不一致性，提高了超声成像的质量。

Description

一种自适应波束形成方法

技术领域

本发明涉及超声成像中的波束形成方法，尤其涉及一种基于改进空间平滑方式的自适应波束形成方法。

背景技术

传统医学超声诊断及超声无损检测系统普遍使用延时叠加的波束形成方法，超声成像的质量较差。

最小方差自适应波束形成方法虽然能提高超声成像的质量，但最小方差波束形成方法的核心问题之一协方差矩阵的估计，因超声回波信号具有较强的相干性，需要进行空间平滑的方式处理。传统空间平滑过程，是将整个阵列划分为若干子阵列，每个子阵列包含有相同数目的阵元，并从阵列的一端依次向另一端滑动构造出一组子阵列，然后将这些子阵列的信号进行叠加并取平均，最终再结合时间平滑及对角加载等技术得到用于最小方差波束形成方法的协方差矩阵。

这种空间平滑方式没有充分利用所有阵元所接收到的回波信息，位于原阵列中心位置的阵元得到更多的加成，阵列两端的阵元的有效信息却没有得以充分的利用。导致在B模式成像下，成像结果中图像边缘部分的分辨率相较中心位置有较大损失，即使得整个图像的分辨率由于位置关系而变得不一致，且这种现象随着换能器孔径的增大而愈发明显。即使近年来引入超声成像中的基于前后向空间平滑的自适应波束形成方法能够在一定程度上提高成像的质量，但也主要反映在改善了图像的对比度，而在分辨率方面依然存在上述问题。

因此，现有的空间平滑方式下的自适应波束形成方法对换能器阵列两端的阵元信息利用率低，导致在分辨率，尤其是点散射目标的辨识程度上存在缺陷。急需对现有空间平滑方式加以改进，以全面提高超声图像的整体质量。

发明内容

本发明的目的在于解决现有的空间平滑方式下的自适应波束形成方法存在的上述缺陷。

为实现上述目的，本发明提供了一种自适应波束形成方法，具体包括以下步骤：

根据发射波束的空间位置重新构造换能器阵元的排序,将靠近波束的阵元置于新阵列的中心、远离波束的阵元置于新阵列的两端；根据重新排列的阵元顺序计算用于最小方差波束形成的协方差矩阵；根据估计得到的所述协方差矩阵计算自适应波束形成的输出结果。

进一步的，所述阵元的排序包括：

假设在B模式超声成像下，生成一帧图像需发射M-1个波束，即每条波束均匀的分布在各个阵元之间，则每一根扫描线对应的所有阵元接收的回波数据可以用M×N的矩阵来描述，其中M为阵元数目，N为采样数目，经过时延预处理后每个阵元接收到的信号可以用向量表示为其中l＝1，2，…，M，k＝1，2，…，N。

根据每次发射的波束与阵元的位置关系重新构造阵列的阵元排序，让靠近波束的阵元位于新阵列的中心，与此对应，远离发射波束的阵元位于新阵列的两端。从而得到回波数据以用于最小方差波束形成方法中的协方差矩阵。

进一步的，所述协方差矩阵的计算包括：

根据重新构造的阵列进行空间平滑与时间平滑处理，即将新阵列以L个阵元为一组划分成M-L+1个子阵列，其中，每一个子阵列由L个重新排序的阵元组成，由新阵元序号1开始滑动至M，按下式进行计算，得到协方差矩阵R(k)：

$R\left(k\right)=\frac{1}{2K+1}\frac{1}{M-L+1}\underset{n=-K}{\overset{K}{\Σ}}\underset{p=1}{\overset{M-L+1}{\Σ}}{X}_d^p(k+n)X_d^p{(k+n)}^H$

其中，K是选取的时间平滑参数，p是新阵列中子阵列序号，是的共轭转置， $X_d^p(k+n)={\[x_d^p(k+n),x_d^{p+1}(k+n),\mathrm{...},x_d^{p+L-1}(k+n)\]}^T$ 是第p个子阵的输出向量；

根据对角加载方法对所述协方差矩阵进行处理，以提高协方差矩阵的稳健性：

R(k)＝R(k)+εI

其中，I为单位阵，以及

加载因子ε的计算公式如下：

ε＝Δ·tr(R(k))

其中，Δ一般介于1/10L与1/1000L之间；

进一步的，根据估计得到的所述协方差矩阵计算自适应波束形成的输出结果，包括：

根据所述协方差矩阵，利用最小方差波束形成法计算出一组最优的权向量w(k)，计算公式如下：

$w\left(k\right)=\frac{R^{-1}\left(k\right)a}{a^H{R}^{-1}\left(k\right)a}$

其中，R^-1(k)是所述协方差矩阵中所得到的协方差矩阵的逆，导向矢量a中的元素均取为“1”；

根据上述方法得到的所述一组最优的权向量计算B模式成像下一根扫描

线对应的波束形成的输出结果，由此进行图像变换最终显示成像：

y(k)＝w^H(k)·x_d(k)

其中，x_d是所述新阵列的回波数据。

本发明的技术优势在于，根据发射波束与阵元的空间位置关系来构造用于空间平滑的阵列，使阵列边缘的阵元回波信息得到多叠加，充分利用了换能器各个阵元所接收到的回波信息，改善了超声成像在横向分辨率方面的不一致性，尤其能提高对点散射目标的辨识程度，提高了超声成像的质量。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种自适应波束形成方法流程示意图；

图2为本发明实施例发射波束与阵元位置关系的示意图；

图3为本发明实施例使用的空间平滑方法的子阵列划分示意图；

图4为本发明实施例对一个由8个阵元组成的阵列在第1次发射波束时所构造的新阵列示意图；

图5为本发明实施例对比使用其他几种空间平滑方式下的自适应波束形成方法的B模式成像仿真图；

图6为图5所示实施例在60mm深度截面的波束图。

具体实施方式

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

图1为本发明实施例提供的一种自适应波束形成方法流程示意图。如图1所示，本发明实施例应用于B模式下的超声成像。等间距的M个阵元的超声换能器阵列工作在B模式成像线性扫描方式下，对所接收到的回波数据进行波束形成处理，每一根扫描线对应着M个阵元的接收信号，并且每个阵元的采样数据长度为N，这些时域上的回波数据已经经过动态聚焦处理，即在每一采样深度都将回波数据进行“对齐”，得到的x_d作为下述过程中的默认处理对象。本发明实施例的波束形成处理方法包括步骤101-103：

步骤101，根据发射波束与换能器阵元的空间位置关系对阵元进行重新排序。如图2所示，阵元1和阵元2距离第1条发射波束最近，阵元3、4、…、M依次远离之。如图3所示，利用等距线阵的平移不变性,将阵元均匀划分为相互重叠的M-L+1个子阵列，每个子阵列都包含了数量相同的重新排序的阵元。每一次空间平滑均从新阵元序号1开始滑动至M。

图4为本发明实施例对一个由8个阵元组成的阵列在第1次发射波束(即阵列的最左侧)时所构造的新阵列示意图。如图4所示，对M＝8的阵列，子阵阵列元数目L＝4，对应在第1条发射波束时重新排列的阵元顺序，这种排序方式的原则在于使靠近发射波束的阵元位于新阵列的中心、远离的则位于新阵列的两端。位于阵列中靠近波束发射位置的阵元，经过重新排序后，始终位于新阵列的中心。如图4所示，经过换能器阵元的重新排序，新阵列中阵元依次为：7、5、3、1、2、4，6、8(1至8分别为排序前从左到右的阵列号)。空间平滑以子阵为单位，每个子阵由数量相同的阵元组成，空间平滑时由新阵元序号1(即原第7号)开始滑动至8。即从排序前阵列的阵元7开始依次经过阵元5、3、1、2、4、6、8，第1子阵的四个阵元依次为排序前的阵元7、5、3、1，第2子阵的四个阵元依次为排序前的阵元5、3、1、2…第5子阵的四个阵元依次为排序前的阵元2、4、6、8。

步骤102，根据重新排列的阵元顺序计算用于最小方差波束形成的协方差矩阵，所述步骤102的具体处理方法包括步骤1021-1022：

步骤1021，根据由步骤101中重新构造的阵列进行空间平滑与时间平滑处理，即将新阵列以L个阵元为一组划分成M-L+1个子阵列，其中，每一个子阵列由L个重新排序的阵元组成，由新阵元序号1开始滑动至M，协方差矩阵计算的公式如下：

$R\left(k\right)=\frac{1}{2K+1}\frac{1}{M-L+1}\underset{n=-K}{\overset{K}{\Σ}}\underset{p=1}{\overset{M-L+1}{\Σ}}{X}_d^p(k+n)X_d^p{(k+n)}^H$

其中，K是选取的时间平滑参数，p是新阵列中子阵列序号，是的共轭转置， $X_d^p(k+n)={\[x_d^p(k+n),x_d^{p+1}(k+n),\mathrm{...},x_d^{p+L-1}(k+n)\]}^T$ 是第p个子阵的输出向量；以图4的子阵1为例，包括排序前阵元7、5、3和1的回波数据，协方差矩阵需要对子阵1、2、3、4和5的输出向量进行处理。

从公式看，不同子阵的输出向量中多次涉及阵元1及其附近的阵元，而较少涉及边缘的阵元7和8，因此协方差矩阵的计算中对阵元1及其附近的阵元做了更多的加权。

如前文所述，这里的阵元1是根据发射波束与换能器阵元的空间位置关系重新排序的，实际对应于发射波束的阵元。因此，在本发明的实施例中，通过发射波束与换能器阵元的空间位置关系重新排序，协方差矩阵的计算中对发射波束附近的阵元做了相似的加权，无论该发射波束附近的阵元是位于阵列中心还是阵列的边缘。

步骤1022，为提高协方差矩阵的稳健性，使用对角加载技术进行如下的处理：

R(k)＝R(k)+εI

其中，I为单位阵，加载因子ε的计算公式如下：

ε＝Δ·tr(R(k))

参数Δ一般介于1/10L与1/1000L之间；

步骤103，根据得到的协方差矩阵计算自适应波束形成的输出结果，所述步骤103的具体处理方法包括步骤1031-1032：

步骤1031，根据由步骤102中所得到的协方差矩阵，利用最小方差波束形成的基本原理计算出一组最优的权向量，计算公式如下：

$w\left(k\right)=\frac{R^{-1}\left(k\right)a}{a^H{R}^{-1}\left(k\right)a}$

其中R^-1(k)是由步骤1022中所得到的协方差矩阵的逆，导向矢量a中的元素均取为“1”；

步骤1032，根据步骤1031中所得到的权向量计算B模式成像下一根扫描线对应的波束形成的输出：

y(k)＝w^H(k)·x_d(k)

y(k)即为用于最终的显示成像的处理结果。

图5为本发明实施例对比使用其他几种空间平滑方式下的自适应波束形成方法的B模式成像仿真图。如图5所示，使用FieldII软件进行仿真模拟，并将本发明(BSAMV)对比了其他几种常用的波束形成方法，即延时叠加法(DAS)、标准的最小方差波束形成方法(SMV)以及基于前后向空间平滑的最小方差波束形成方法(FBMV)。其中M＝128，L＝64，K＝2，Δ＝1/100L。

图6为图5所示实施例在60mm深度截面的波束图。如图6所示，从仿真的结果中可以看出本发明能够改善成像的横向分辨率，缩小了位于图像边缘区域和中心区域的目标的分辨率方面的差距，同时对于点散射目标具有更好的辨识能力。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种自适应波束形成方法，其特征在于，所述方法包括：

根据发射波束的空间位置重新构造换能器阵元的排序,将靠近波束的阵元置于新阵列的中心、远离波束的阵元置于新阵列的两端；

根据重新排列的阵元顺序计算用于最小方差波束形成的协方差矩阵；

根据估计得到的所述协方差矩阵计算自适应波束形成的输出结果。

2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述根据重新排列的阵元顺序计算用于最小方差波束形成的协方差矩阵，包括：

根据重新构造的阵列进行空间平滑与时间平滑处理，即将新阵列以L个阵元为一组划分成M-L+1个子阵列，其中，每一个子阵列由L个重新排序的阵元组成，由新阵元序号1开始滑动至M，按下式进行计算，得到协方差矩阵R(k)：

$R\left(k\right)=\frac{1}{2K+1}\frac{1}{M-L+1}\underset{n=-K}{\overset{K}{\Σ}}\underset{p=1}{\overset{M-L+1}{\Σ}}{X}_d^p(k+n)X_d^p{(k+n)}^H$

其中，K是选取的时间平滑参数，p是新阵列中子阵列序号，是的共轭转置， $X_d^p(k+n)={\[x_d^p(k+n),x_d^{p+1}(k+n),...,x_d^{p+L-1}(k+n)\]}^T$ 是第p个子阵的输出向量；

根据对角加载方法对所述协方差矩阵进行处理，得到对角加载后的协方差矩阵：

R(k)＝R(k)+εI

其中，I为单位阵；

按下式对加载因子ε进行计算：

ε＝Δ·tr(R(k))

其中，Δ一般介于1/10L与1/1000L之间。

3.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述根据估计得到的所述协方差矩阵计算自适应波束形成的输出结果，包括：

根据估计得到的所述协方差矩阵，利用最小方差波束形成法计算出一组最优的权向量w(k)：

$w\left(k\right)=\frac{R^{-1}\left(k\right)a}{a^H{R}^{-1}\left(k\right)a}$

其中，R^-1(k)是所述协方差矩阵中所得到的协方差矩阵的逆，导向矢量a中的元素均取为“1”；

根据上述方法得到的所述一组最优的权向量计算B模式成像下一根扫描线对应的波束形成的输出结果，由此进行图像变换最终显示成像：

y(k)＝w^H(k)·x_d(k)

其中，x_d是所述新阵列的回波数据。