CN105631879B - 一种基于线型阵列的超声层析成像系统及方法 - Google Patents
一种基于线型阵列的超声层析成像系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105631879B CN105631879B CN201511022842.8A CN201511022842A CN105631879B CN 105631879 B CN105631879 B CN 105631879B CN 201511022842 A CN201511022842 A CN 201511022842A CN 105631879 B CN105631879 B CN 105631879B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signal
- module
- ultrasonic
- transmission
- ultrasound
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 title claims abstract description 58
- 238000003325 tomography Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 37
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 28
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 claims abstract description 15
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims description 22
- 238000003491 array Methods 0.000 claims description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 6
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 5
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 3
- 239000000700 radioactive tracer Substances 0.000 claims description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 3
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 claims description 2
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 claims description 2
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 claims description 2
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 claims description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims 1
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 abstract description 9
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 5
- 206010006187 Breast cancer Diseases 0.000 abstract description 4
- 208000026310 Breast neoplasm Diseases 0.000 abstract description 4
- 238000012216 screening Methods 0.000 abstract description 4
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 abstract description 2
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 20
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 11
- 210000000481 breast Anatomy 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 description 4
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 2
- 239000007822 coupling agent Substances 0.000 description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 2
- 210000005075 mammary gland Anatomy 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 1
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 238000004587 chromatography analysis Methods 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000013170 computed tomography imaging Methods 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000009940 knitting Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000035800 maturation Effects 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000037452 priming Effects 0.000 description 1
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 1
- 238000009738 saturating Methods 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 238000004078 waterproofing Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/10—Image enhancement or restoration using non-spatial domain filtering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10116—X-ray image
- G06T2207/10124—Digitally reconstructed radiograph [DRR]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10132—Ultrasound image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10132—Ultrasound image
- G06T2207/10136—3D ultrasound image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30068—Mammography; Breast
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30096—Tumor; Lesion
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2211/00—Image generation
- G06T2211/40—Computed tomography
- G06T2211/416—Exact reconstruction
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于线型阵列的超声层析成像系统及方法,所述系统由控制模块、由线型超声传感器阵列组成的闭合型超声波信号发射与接收模块、信号采集模块、信号传输模块、信号处理模块、图像重建与显示模块构成,其中:控制模块分别与信号发射与接收模块、信号采集模块和信号传输模块相连,控制超声波发射偏置角、信号采集与传输的时序;信号传输模块分别连接信号采集装置与后端处理装置,实现数据的实时传输。本发明不仅克服了环形阵列加工复杂、数据处理量大、系统控制复杂度高等不足,而且有效降低了制造加工成本,便于超声CT乳腺癌筛查系统在临床应用上的推广。
Description
技术领域
本发明属于医用超声层析成像技术领域,涉及一种适用于乳腺癌早期筛查的基于线型传感器阵列的超声层析成像系统及成像算法。
背景技术
有研究成果证实,人体癌变组织的声学参数与正常组织有所区别,特别地,当乳腺组织发生癌变后,其组织密度、在组织中传播的声速以及声吸收系数均有增加,且这些变化与乳腺癌具有很强的正相关性。
超声层析成像(Computed Tomography,CT)是一种无损检测方法,该方法使用从组织外部检测到的超声数据定量地测出超声波在不同组织中的传播速度、吸收系数、衰减系数等参数,并使用以上参数重构组织内部的横截面图像,从而为医生提供更为准确的诊断信息。与目前临床多用的乳腺X线摄影相比,超声CT成像无辐射、对人体无附加损害;与常规B超图像相比,其边缘分辨力强,并且可以定量分析人体组织的癌变情况;与核磁共振乳腺成像相比,超声CT检查费用低,成像时间短。综上所述,使用超声CT技术进行乳腺组织的早期癌症筛查具有明显的临床优势。
为加快超声CT图像重建的数据获取速度,一般采用传感器阵列从不同方向上发射和接收经乳腺组织的透射和反射的超声信号。环状布局的传感器阵列可以全方位、多角度地收发超声信号,重建出全视角的组织界面图像,但就我国目前的传感器制造技术和加工精度,对环状传感器的生产和加工还存在一定难度。为获得高分辨率的图像,环状传感器上必须安排二千个以上的独立阵元,增大了数据处理难度和系统控制的复杂度。与此相对,线型阵列已经在超声成像领域中广泛应用,其技术成熟,加工简单且成本低,便于集成在超声层析成像系统中。但是,线型阵列对超声信号的发射孔径的限制和有限的接收角度,不能全方位地完成乳腺组织的横截面图像层析重构。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于线型阵列的超声层析成像系统及方法,不仅克服了环形阵列加工复杂、数据处理量大、系统控制复杂度高等不足,而且有效降低了制造加工成本,便于超声CT乳腺癌筛查系统在临床应用上的推广。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的:
一种基于线型阵列的超声层析成像系统,包括由线型超声传感器阵列组成的闭合型超声波信号发射与接收模块、控制模块、信号采集模块、信号传输模块、信号处理模块、图像重建与显示模块。其中,信号发射与接收模块、控制模块和信号采集模块构成超声CT信号采集装置,主要基于嵌入式系统进行研发;信号传输模块将数字化的接收信号实时、有序地传输给信号处理模块;信号处理模块和图像重建与显示模块集成在高性能计算机中作为后端处理装置,主要基于高性能计算机或小型工作站研发;信号采集模块中包含模数转换功能,将接收到的超声信号数字化;控制模块分别与信号发射与接收模块、信号采集模块和信号传输模块相连,控制超声波发射偏置角、信号采集与传输的时序;信号传输模块分别连接信号采集装置与后端处理装置,实现数据的实时传输。
一种基于线型阵列的超声层析成像方法,包括如下步骤:
一、多角度超声信号的发射和接收
通过控制模块对由线型超声传感器阵列组成的闭合型超声波信号发射与接收模块进行监控,实时控制线型超声传感器阵列的发射或接收状态,射线偏置角θ,以及平行投影射线的间距d,获得被测组织的超声波反射信号和超声波透射信号。
本步骤中,所述线型超声传感器阵列由三个线型阵列构成,采用等边三角形形式,首尾相接构成闭合式结构,待测组织置于三个线型阵列中央的空腔中。采用等边三角形布局的线型阵列分别按顺序发射带有偏置角的平面波,当其中一个线型阵列作为超声波发射探头发射平面波时,其本身同时作为接收阵列接收被测组织反射的超声波反射回波信号,其他两个线型阵列只作为信号接收探头,接收经过被测组织的超声波透射信号。每一个线型阵列都作为发射探头并重复上述动作,所获得的超声波反射信号和超声波透射信号用于重建被测组织横断面的图像。三个线型阵列由控制模块中统一的时钟电路控制,保证超声波信号收发的同步性。
本步骤中,所述线型超声传感器阵列是专门为乳腺超声层析成像设计的,每个阵列的长度为200mm,每个阵列上均匀排列256个超声换能器单元。阵列探头的中心频率为2.5MHz,带宽为80%。
本步骤中,所述线型阵列间以超声反射材料相连接组成闭合结构。为使超声波能够穿透乳腺组织,该阵列将置于深度为h,直径为d的容器中,容器中将灌注水或超声耦合剂,因此,线型阵列需要做良好的防水处理。为控制线型阵列的位置,将其与升降电机相连,并使用控制模块控制电机。
本步骤中,所述线型超声传感器阵列与一个可升降的高精度电机相连,通过控制模块控制线型超声传感器阵列在竖直方向上的位置,实现组织不同横截面的层析成像和机械控制式三维层析成像。
二、超声信号的转换与传输
通过控制模块对信号采集模块采集到的被测组织的超声波反射信号和超声波透射信号进行初步处理,同时,控制模块记录信号采集模块中超声波的走时信息,并对信号传输模块进行时序控制,对应于同一线型阵列、同一偏置角的包含信息最全的超声平面波反射及透射信号作为同一信号集通过信号传输模块发送到后端处理装置中。
本步骤中,进行模数转换的过程中,每个线型阵列对应的信号采集模块将以最高40MHz的采样频率对接收到的256通道的超声波信号进行采集,采用Cable模式1394接口与数据采集区缓存的配合使用能够满足系统数据实时传输的需求。
本步骤中,每个线型阵列均有相应的数据缓存区存储未传输的RF信号。
三、RF信号的预处理
使用集成于高性能计算机中的信号处理模块对由信号传输模块传输的超声RF数字信号进行预处理操作,包括滤波去噪、动态范围规划等步骤。
本步骤中,滤波去噪的主要目的是去掉在信号传输过程中引入的系统噪声。本发明将采用带通滤波器对RF信号进行处理,滤除信号频带外的系统噪声。
本步骤中,由于RF信号的动态范围偏大,导致一些衰减较高的信号在图像重建时提供有效的信息,本发明将使用对数函数对RF信号的动态范围进行重新规划,使规划后信号的动态范围均能有效地重建图像。
四、基于平面波的透射图像重建算法
整合互成角度的三线阵探头接收的透射超声波信号,结合滤波反投影算法通过图像重建模块对基于平面波的透射式层析图像进行复合式重建,获得超声透射层析图像、超声B模式复合图像、声速图像与衰减系数图。
本步骤中,滤波反投影算法的图像重建方式如下:
(1)输入三个线型阵列接收到的透射超声波RF信号,其对应的偏置角θ,以及平行投影射线的间距d。
(2)生成滤波函数h(t),并与投影数据做卷积。
(3)把传播路径根据与水平坐标轴夹角分组,角度从0到180°。
(4)对每个像素点进行坐标变换,做线性插值后的参数累加,输出每个像素点的超声参数值。
本步骤中,基于复合平面波成像的B型超声图像重建及多角度B超图像融合以及基于滤波反投影算法,适用于线型超声传感器阵列的超声层析成像图像重建算法。
本步骤中,基于滤波反投影算法,利用三个线型阵列接收到的不同角度的超声波透射信号,提取平行波束,重建超声波声速图像与衰减图像。
五、超声回波图像与超声层析成像的图像的显示
将完成重建的超声透射层析图像、超声B模式复合图像、声速图像与衰减系数图像在图像重建与显示模块的显示终端同时显示,并给出根据二维图像重建的三维超声图像及疑似病灶位置。
本步骤中,超声回波图像为三个线型阵列不同角度的B型超声图像的复合图像,每个线型阵列基于多角度平面波复合的快速超声成像技术生产B超图像,再将三个不同角度的B超图像融合,增强的病灶区域的对比度和边缘分辨率。
本步骤中,使用每一个线型阵列接收的对应于不同偏置角的反射信号,基于傅里叶波束合成算法及GPU技术,重建三个角度的B模式超声图像,再使用加权平均的方法,将三个不同角度的B超图像相互融合,增强病灶区域特征,降低超声图像的斑点噪声。
本发明具有如下优点:
1、为实现对乳腺组织横截面的精准成像,本发明采用基于线型阵列的多角度平面波透射信号,结合滤波反投影算法进行超声层析图像的重建;使用基于平面波复合成像的超快B型超声成像技术,融合多角度B超图像信息,既提高了成像质量,同时减少了成像时间。
2、本发明所提出的基于线型超声传感器阵列的系统构造符合我国现有的加工技术水平,能够实现加工制造,其图像重建方法切实可行。
3、本发明具有很强的理论基础和临床实用意义。
附图说明
图1为本发明的系统构成框图;
图2为本发明的线型闭合式超声层析成像探头示意图;
图3为本发明的水或超声耦合剂容器示意图;
图4为本发明的声波重建路径示意图,r为待测组织中的某点距坐标原点的位置向量;,r0、r1、r2分别为三个线型探头与坐标原点间的位置向量;从而,三个线型探头与待测组织中一点的距离分别为|r-r0|、|r-r1|、|r-r2|。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步的说明,但并不局限于此,凡是对本发明技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围,均应涵盖在本发明的保护范围中。
本发明提供了一种基于线型阵列的超声层析成像系统及方法,具体实施步骤如下:
执行步骤一:如图1所示,本发明提供的基于线型阵列的超声层析成像系统可分为前端的超声CT信号采集装置、信号传输模块以及后端的高性能计算机处理三个部分。其中超声CT信号采集装置由控制模块、由线型超声传感器阵列组成的闭合型超声波信号发射与接收模块、信号采集模块三部分组成,信号处理模块和图像重建与显示模块集成在高性能计算机中。
如图2所示的基于线型封闭式超声传感器阵列的探头置于图3所示的容器中,在容器中灌注与体温相同的水或超声耦合剂,从而保证超声波在组织中的传播。
如图1所示,通过控制模块1对信号发射与接收模块2进行监控,实时控制线性信号源阵列的发射或接收状态,射线偏置角θ,以及平行投影射线的间距d,图2所示装置的三组线型阵列探头,根据其原理可以抽象为如图4所示的向量图。如图4所示,对于待测组织中的某一点,其到坐标原点的位置向量为r,三组线型阵列任意一个探头在特定角度下可以扫描到这个点,三个线型探头到坐标原点的位置向量分别为r0、r1、r2,从而,三个线型探头到待测组织中一点的距离分别为|r-r0|、|r-r1|、|r-r2|。其中一个线型阵列探头发射多角度的超声平面波信号到待测组织,三个线型阵列探头接收相应的反射和透射超声信号,射线偏置角θ的范围在[-15°,15°]之间,三个探头依次切换发射和接收状态,完成对待测物体180°的扫描覆盖。再通过控制模块1对信号采集模块3进行监控,实时控制该装置对接收的线性信号的采集。
执行步骤二:
通过控制模块1对信号采集模块3采集到的各个探头接收到的被测组织的透射和反射超声信号进行初步处理,完成模数转换和预放大处理操作;在模数转换步骤中,每个线型阵列对应的信号采集模块将以最高40MHz的采样频率对接收到的256通道的超声波信号进行采集,转化成可以被后端识别的数字信号,以备传输。同时,控制模块1记录信号采集模块3的走时信息,以提高控制模块1对信号传输模块4的时序控制,传输对应于相同发射探头,相同偏置角的反射及透射超声RF信号。在信号传输的过程中,本发明所述的系统采用Cable模式1394接口与数据采集区缓存的配合使用,将包含信息最全的原始数字化RF信号通过IEEE 1394接口传输至高性能计算机,留备进行信号处理模块5和图像重建与显示模块6的后续操作。
执行步骤三:
使用集成于高性能计算机中的信号处理模块5对由信号传输模块4传输的超声RF数字信号进行预处理操作。首先,采用与发射超声波信号频带相同的带通滤波器对其进行滤波,去除信号传输过程中引入的宽带系统噪声;其次,对去噪操作后的超声信号进行动态范围规划处理,使用对数函数对RF信号的动态范围进行重新规划,使其强度在可供图像重建的信号动态范围内,避免动态范围过大导致的低回波信号丢失问题。
执行步骤四:
整合互成角度的三个线阵探头接收的透射超声波信号,结合滤波反投影算法对基于平面波的透射式层析图像进行复合式重建,获得声速图像与衰减系数图。
本步骤中,滤波反投影算法的图像具体重建方式如下:
输入:三个超声线型阵列接收到的透射超声波RF信号p(t,θ),其对应的偏置角θ,以及平行投影射线的间距d。
1、假设超声的传播路径为直线。
2、三组线型阵列探头的其中一组发射多角度的超声平面波信号到待测物体,另外两组线型阵列探头接收相应的透射超声信号,射线偏置角θ在[-15°,15°]之间变化,三组探头依次切换发射和接收状态,完成对待测物体180°的扫描覆盖。
3、根据滤波反投影算法基本原理,生成滤波函数h(t),并与投影数据做卷积得到g(t,θ),g(t,θ)=p(t,θ)*h(t),p(t,θ)为基于偏置角θ的渡越时间计算函数,t表示时间参量,*为卷积运算符号。
4、把传播路径根据投影角度分组,主循环循环每一个待重建的像素点的坐标,子循环从0到180°循环,步长为360°/N,代表不同的投影角度,其中N为角度不同的入射波路径的种类。
5、坐标系变换:将该像素点的x坐标变换成投影坐标系上的xθ。
6、得到角度θ下的采样索引:Tθ=xθ/d,若是小数,代表该点在两条投影射线中间,则进行插值运算。
7、对投影数据线性插值后对该像素点的参数进行累加:
Q=Q+(Tq-floor(Tq))×g(floor(Tq),q)+(floor(Tq)+1-Tq)×g(floor(Tq)+1,q)。
其中,Q代表重建图像上像素的灰度值,Tq为以采样索引Tθ上的第q个像素点的灰度值,floor(·)函数表示向下取整。
8、结束子循环,得到该点累加后的参数值。
9、结束主循环,得到图像各个点的参数值。
输出:图像各个点的超声参数值。
执行步骤五:
通过图像重建与显示模块6实现对反射回波的超声层析成像,通过复合三个线型阵列不同角度的B型超声图像,增强的病灶区域的对比度和边缘分辨率。通过图像重建与显示模块6实现对透射波的基于滤波反投影算法的图像重建,以及对反射回波的超声层析成像,二者进行匹配融合。将完成重建的超声图像与声速图像、衰减系数图像在显示终端同时显示,同时给出根据二维图像重建的三维超声图像及疑似病灶位置。
通过以上步骤的运行,实现本发明中基于线型阵列的超声层析成像系统的构成及其超声波信号处理与超声层析图像重建。
Claims (5)
1.一种基于线型阵列的超声层析成像方法,其特征在于所述方法步骤如下:
一、多角度超声信号的发射和接收
通过控制模块对由线型超声传感器阵列组成的闭合型超声波信号发射与接收模块进行监控,实时控制线型超声传感器阵列的发射或接收状态,射线偏置角θ,以及平行投影射线的间距d,获得被测组织的超声波反射信号和超声波透射信号;
二、超声信号的转换与传输
通过控制模块对信号采集模块采集到的被测组织的超声波反射信号和超声波透射信号进行初步处理,同时,控制模块记录信号采集模块中超声波的走时信息,并对信号传输模块进行时序控制,对应于同一线型阵列、同一偏置角的包含信息最全的超声平面波反射及透射信号作为同一信号集通过信号传输模块发送到后端处理装置中;
三、RF信号的预处理
使用集成于高性能计算机中的信号处理模块对由信号传输模块传输的超声RF数字信号进行预处理操作;
四、基于平面波的透射图像重建算法
整合互成角度的三线阵探头接收的透射超声波信号,结合滤波反投影算法通过图像重建模块对基于平面波的透射式层析图像进行复合式重建,获得超声透射层析图像、超声B模式复合图像、声速图像与衰减系数图;
五、超声回波图像与超声层析成像的图像的显示
将完成重建的超声透射层析图像、超声B模式复合图像、声速图像与衰减系数图像在图像重建与显示模块中的显示终端同时显示,同时给出根据二维图像重建的三维超声图像及疑似病灶位置。
2.根据权利要求1所述的基于线型阵列的超声层析成像方法,其特征在于所述步骤一中,射线偏置角θ在[-15°,15°]之间。
3.根据权利要求1所述的基于线型阵列的超声层析成像方法,其特征在于所述步骤三中,预处理操作包括滤波去噪、动态范围规划。
4.根据权利要求3所述的基于线型阵列的超声层析成像方法,其特征在于所述滤波去噪方法为:采用带通滤波器对RF信号进行处理,滤除信号频带外的系统噪声;动态范围规划方法为:使用对数函数对RF信号的动态范围进行重新规划。
5.根据权利要求1所述的基于线型阵列的超声层析成像方法,其特征在于所述步骤四中,滤波反投影算法的图像重建方式如下:
(1)输入三个线型阵列接收到的透射超声波RF信号,其对应的偏置角θ,以及平行投影射线的间距d;
(2)生成滤波函数h(t),并与投影数据做卷积;
(3)把传播路径根据与水平坐标轴夹角分组,角度从0到180°;
(4)对每个像素点进行坐标变换,做线性插值后的参数累加,输出每个像素点的超声参数值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201511022842.8A CN105631879B (zh) | 2015-12-30 | 2015-12-30 | 一种基于线型阵列的超声层析成像系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201511022842.8A CN105631879B (zh) | 2015-12-30 | 2015-12-30 | 一种基于线型阵列的超声层析成像系统及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105631879A CN105631879A (zh) | 2016-06-01 |
CN105631879B true CN105631879B (zh) | 2018-10-12 |
Family
ID=56046765
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201511022842.8A Active CN105631879B (zh) | 2015-12-30 | 2015-12-30 | 一种基于线型阵列的超声层析成像系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105631879B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113092589A (zh) * | 2021-04-14 | 2021-07-09 | 复旦大学 | 一种基于声速反演的多层不规则介质合成孔径成像方法 |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106855492B (zh) * | 2016-12-02 | 2019-06-21 | 山东科技大学 | 矿井煤尘浓度动态检测系统及煤尘浓度动态监测方法 |
CN108143438A (zh) * | 2018-01-10 | 2018-06-12 | 武汉聚康电子科技有限公司 | 一种基于线阵探头的高分辨率超声ct成像系统 |
CN109864761A (zh) * | 2019-04-02 | 2019-06-11 | 李瑞菁 | 基于坐立式和线型阵列的三维超声层析成像数据采集装置 |
CN110136066B (zh) * | 2019-05-23 | 2023-02-24 | 北京百度网讯科技有限公司 | 面向视频的超分辨率方法、装置、设备和存储介质 |
CN115550943A (zh) * | 2021-06-29 | 2022-12-30 | 华为技术有限公司 | 一种基于多任务网络模型的通信方法、装置及系统 |
CN114152672B (zh) * | 2021-12-02 | 2024-03-12 | 西安交通大学 | 一种柔性相控阵电磁超声检测探头、系统及方法 |
WO2023223103A2 (en) * | 2022-05-19 | 2023-11-23 | Molli Surgical Inc. | Ultrasound-based 3d localization of fiducial markers or soft tissue lesions |
CN117770870B (zh) * | 2024-02-26 | 2024-05-10 | 之江实验室 | 一种基于双线阵超声波场分离的超声成像方法及装置 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1555764A (zh) * | 2004-01-06 | 2004-12-22 | 华南师范大学 | 生物组织光学和超声的采集和层析成像的方法及其装置 |
CN102305828A (zh) * | 2011-05-13 | 2012-01-04 | 中北大学 | 基于环绕式阵列的超声层析成像检测系统及其方法 |
CN102793553A (zh) * | 2011-05-25 | 2012-11-28 | 富士胶片株式会社 | 图像处理装置、射线照像图像捕获系统和图像处理方法 |
CN104768467A (zh) * | 2012-08-17 | 2015-07-08 | 北卡罗来纳大学教堂山分校 | 具有分布式x射线源阵列的固定台架计算机断层扫描系统和方法 |
-
2015
- 2015-12-30 CN CN201511022842.8A patent/CN105631879B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1555764A (zh) * | 2004-01-06 | 2004-12-22 | 华南师范大学 | 生物组织光学和超声的采集和层析成像的方法及其装置 |
CN102305828A (zh) * | 2011-05-13 | 2012-01-04 | 中北大学 | 基于环绕式阵列的超声层析成像检测系统及其方法 |
CN102793553A (zh) * | 2011-05-25 | 2012-11-28 | 富士胶片株式会社 | 图像处理装置、射线照像图像捕获系统和图像处理方法 |
CN104768467A (zh) * | 2012-08-17 | 2015-07-08 | 北卡罗来纳大学教堂山分校 | 具有分布式x射线源阵列的固定台架计算机断层扫描系统和方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113092589A (zh) * | 2021-04-14 | 2021-07-09 | 复旦大学 | 一种基于声速反演的多层不规则介质合成孔径成像方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105631879A (zh) | 2016-06-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105631879B (zh) | 一种基于线型阵列的超声层析成像系统及方法 | |
Gemmeke et al. | 3D ultrasound computer tomography for medical imaging | |
US4105018A (en) | Acoustic examination, material characterization and imaging of the internal structure of a body by measurement of the time-of-flight of acoustic energy therethrough | |
CN100450445C (zh) | 一种实时自由臂三维超声成像系统及其方法 | |
Gemmeke et al. | 3D ultrasound computer tomography: Hardware setup, reconstruction methods and first clinical results | |
US7025725B2 (en) | Three-dimensional ultrasound computed tomography imaging system | |
US11759177B2 (en) | Three-dimensional ultrasound tomography method and system based on spiral scanning | |
Stotzka et al. | Medical imaging by ultrasound computer tomography | |
JPH08503156A (ja) | エコー信号を用いた画像形成方法 | |
CN101816572B (zh) | 早期乳腺癌无损普查成像系统 | |
CN105973752B (zh) | 集成透射式和反射式超声过程层析成像方法 | |
Marmarelis et al. | High-resolution ultrasonic transmission tomography | |
Kretzek et al. | GPU based acceleration of 3D USCT image reconstruction with efficient integration into MATLAB | |
US10386335B2 (en) | Method for processing signals from an ultrasound probe acquisition, corresponding computer program and ultrasound probe device | |
EP3239706A1 (en) | Apparatus and method for inspecting an object using ultrasonic waves in the field of material testing | |
Ruiter et al. | First in vivo results with 3D Ultrasound Computer Tomography | |
CN117731327A (zh) | 三维剪切波弹性成像方法和超声成像系统 | |
Liu et al. | 2J-2 3D ultrasound computer tomography: Results with a clinical breast phantom | |
CN108037191A (zh) | 一种基于虚拟仪器的多参数谐波成像超声显微镜 | |
JP4350214B2 (ja) | 超音波診断装置 | |
CN108478233A (zh) | 基于时空阵列超分辨率反演成像的超声波层析方法与装置 | |
Wen et al. | Design of ultrasonic tomography system for biomedical imaging | |
Opielinski et al. | Three-dimensional reconstruction of biological objects’ internal structure heterogeneity from the set of ultrasonic tomograms | |
JP3569608B2 (ja) | 超音波診断装置 | |
Yuan et al. | The impact of element spatial arrangement on ultrasound tomography: experimental results |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |