CN109745073A - 弹性成像位移的二维匹配方法及设备 - Google Patents

弹性成像位移的二维匹配方法及设备 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供了一种弹性成像位移的二维匹配方法及设备。所述方法包括:获取匹配块在连续两帧射频数据(RF数据或正交解调后同相正交IQ数据,下面使用IQ数据进行说明)中的最大轴向位移,确定位移方向指示位值,根据指示位值,确定采用第一检索框或第二检索框,根据所述最大轴向位移,确定所述第一检索框或第二检索框的轴向长度,以及横向宽度,得到确定范围的第一检索框或第二检索框;采用第一步进长度和/或第二步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移。本发明实施例提供的弹性成像位移的二维匹配方法及设备,兼顾弹性成像位移匹配精度与稳定性,提高了匹配估计的速度。

Description

弹性成像位移的二维匹配方法及设备
技术领域
本发明实施例涉及超声成像技术领域,尤其涉及一种弹性成像位移的二维匹配方法及设备。
背景技术
超声弹性成像(ultrasonic elastography)是近年来发展比较快的一种新的超声成像技术。超声弹性成像为相关行业提供了更加丰富的功能信息,因此该方法受到业界和相关研究机构的广泛关注。一直以来超声弹性成像算法在速度和精确度存在着相互制约的问题。当前弹性成像算法有一维(即只考虑组织在受压时的轴向运动)、二维(即同时考虑组织在受压时的轴向运动与横向运动),其中一维算法在仿体膜组织的实时性较好,但是当这些算法用于活体实验时,很难取得满意的结果。相对的二维位移估计算法的鲁棒性较好,但是传统的二维估计算法的缺点是运算量过大,实现临床上的实时成像对硬件性能要求较高。近些年来一些研究组提出新的算法,比如动态规划算法、光流法、快速互相关算法。这些方法的实时性与鲁棒性效果尚可,但是在处理组织大位移方面容易出现误差;而基于粗估计先验值然后细估计算法“基于相移的实时超声弹性成像方法”算法鲁棒性与精确度都较好,但是对于ROI区域(感兴趣区)较大的运算时间较长,实时性受限制;这些算法中前者鲁棒性与实时性较好,但精确度受限,后者精确度与鲁棒性较好但对大量运算的ROI区域成像实时性受限。当前静压弹性成像算法的原始数据都是连续的两帧射频数据,且都有一个假设,第一帧为压缩前数据,第二帧为压缩后数据。因此算法中为了获取到准确的匹配位置,常规的做法是以需要匹配的块为中心,取上下等距左右等距的检索框,在检索框内进行匹配。该检索方式需要遍历较大范围,计算量较大。因此,找到一种保证弹性成像鲁棒性与精确度的前提下,提高算法运行速度,使得弹性成像能更好的应用于临床的实时检测中,在算法层面解决ROI区域过大实时性较差的方法,就成为业界亟待解决的技术问题。
发明内容
针对现有技术存在的上述问题,本发明实施例提供了一种弹性成像位移的二维匹配方法及设备。
第一方面,本发明的实施例提供了一种弹性成像位移的二维匹配方法,包括:获取匹配块在连续两帧同相正交IQ数据中的最大轴向位移,确定指示位值,根据所述指示位值,确定采用第一检索框或第二检索框,根据所述最大轴向位移,确定所述第一检索框或第二检索框的轴向长度,以及横向宽度,得到确定范围的第一检索框或第二检索框;采用第一步进长度和/或第二步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移;其中,第一检索框位于第二检索框的下部,且第一检索框和第二检索框只能择一出现。
进一步地,所述的弹性成像位移的二维匹配方法,还包括:以匹配块在第一帧IQ数据中的位置为原点,若所述匹配块在第二帧IQ数据中的位置位于所述原点的下方,则所述指示位值为1。
进一步地,所述的弹性成像位移的二维匹配方法,还包括:以匹配块在第一帧IQ数据中的位置为原点,若所述匹配块在第二帧IQ数据中的位置位于所述原点的上方,则所述指示位值为-1。
进一步地,所述根据所述指示位值,确定采用第一检索框或第二检索框,包括:若所述指示位值为-1,则采用第二检索框。
进一步地,所述根据所述指示位值,确定采用第一检索框或第二检索框,包括:若所述指示位值为1,则采用第一检索框。
进一步地,所述采用第一步进长度和第二步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移,包括:若所述第一步进长度大于1,则采用第一步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,之后采用第二步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,再次进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移;其中,所述第二步进长度大于等于1。
进一步地,所述采用第一步进长度或第二步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移,包括:若所述第一步进长度等于1,则只采用第一步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移。
第二方面,本发明的实施例提供了一种弹性成像位移的二维匹配装置,包括:
检索框获取模块,用于获取匹配块在连续两帧同相正交IQ数据中的最大轴向位移,确定指示位值,根据所述指示位值,确定采用第一检索框或第二检索框,根据所述最大轴向位移,确定所述第一检索框或第二检索框的轴向长度,以及横向宽度,得到确定范围的第一检索框或第二检索框;
匹配块位移模块,用于采用第一步进长度和/或第二步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移;
其中,第一检索框位于第二检索框的下部,且第一检索框和第二检索框只能择一出现。
第三方面,本发明的实施例提供了一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与处理器通信连接的至少一个存储器,其中:
存储器存储有可被处理器执行的程序指令,处理器调用程序指令能够执行第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的弹性成像位移的二维匹配方法。
第四方面,本发明的实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质,非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,计算机指令使计算机执行第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的弹性成像位移的二维匹配方法。
本发明实施例提供的弹性成像位移的二维匹配方法及设备,通过匹配块在连续两帧IQ数据中的相对位移,确定相应的检索框,并采用合适的步长在检索框内进行二维匹配运算,可以在保证弹性成像位移的匹配的鲁棒性和较为精确的匹配效果的情况下,更加快速地匹配弹性成像的位移。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单的介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的弹性成像位移的二维匹配方法流程图;
图2为本发明实施例提供的二维匹配检索方式示意图;
图3为本发明实施例提供的一弹性成像位移的二维匹配方法完整流程图;
图4为本发明实施例提供的最大位移预估详细步骤流程图;
图5为本发明实施例提供的设置检索框详细步骤示意图;
图6为本发明实施例提供的细估计匹配输出结果详细步骤示意图;
图7为本发明实施例提供的发明方法实施例与现有方法的轴向位移匹配效果对比图;
图8为本发明实施例提供的弹性成像位移的二维匹配装置结构示意图;
图9为本发明实施例提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。另外,本发明提供的各个实施例或单个实施例中的技术特征可以相互任意结合,以形成可行的技术方案,但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时,应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本发明要求的保护范围之内。
本发明实施例提供了一种弹性成像位移的二维匹配方法,参见图1,该方法包括:
101、获取匹配块在连续两帧同相正交IQ数据中的最大轴向位移,确定指示位值,根据所述指示位值,确定采用第一检索框或第二检索框,根据所述最大轴向位移,确定所述第一检索框或第二检索框的轴向长度,以及横向宽度,得到确定范围的第一检索框或第二检索框;其中,轴向长度取A*max_z,max_z为最大轴向位移,A为一常数,可以为但不限于1.5。横向长度可以为但不限于6。此外,第一检索框和第二检索框均以匹配块在第一帧IQ数据中的中心为原点,第一检索框向下伸长为轴向长度,左右延伸横向长度的一半。第二检索框向上延长为轴向长度,左右延伸横向长度的一半。
102、采用第一步进长度和/或第二步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移;具体地,第一步进长度可以固定为但不限于3,第一步进长度还可以为最大轴向位移与E的比值,E为一个常数,可以为但不限于4。需要说明的是,不论横向位移、轴向位移还是最大轴向位移,位移的单位均为像素。
其中,第一检索框位于第二检索框的下部,且第一检索框和第二检索框只能择一出现。
具体地,用于获取(预估)最大轴向位移的数据包含ROI(感兴趣区域)中最深数据,可以为某一线或多线数据,或者是最深的一行或多行数据,进行块匹配;所述用于预估最大位移块匹配算法包括:二维相关检测算法、绝对差分求和算法、最小均方误差函数、最小平均绝对值函数和,以及最大匹配相素统计。
在上述实施例的基础上,本发明实施例中提供的弹性成像位移的二维匹配方法,还包括:以匹配块在第一帧IQ数据中的位置为原点,若所述匹配块在第二帧IQ数据中的位置位于所述原点的下方,则所述指示位值为1。
在上述实施例的基础上,本发明实施例中提供的弹性成像位移的二维匹配方法,还包括:以匹配块在第一帧IQ数据中的位置为原点,若所述匹配块在第二帧IQ数据中的位置位于所述原点的上方,则所述指示位值为-1。
在实际情况中,确定上述实施例中的指示位值还可能受到轴向匹配结果与横向匹配结果的影响。具体地,指示位值可以取与预估最大位移结果中轴向位移均值的符号(正数或负数,如1或-1)或者取最大位移结果中符号统计数最多的符号(如1或-1)。
在上述实施例的基础上,本发明实施例中提供的弹性成像位移的二维匹配方法,所述根据所述指示位值,确定采用第一检索框或第二检索框,包括:若所述指示位值为1,则采用第一检索框。
在上述实施例的基础上,本发明实施例中提供的弹性成像位移的二维匹配方法,所述根据所述指示位值,确定采用第一检索框或第二检索框,包括:若所述指示位值为-1,则采用第二检索框。
在上述各个实施例中,有关检索框的选取情况可以参见图2,图2中包括:第一帧IQ数据201、匹配块202、第二帧IQ数据203、第二检索框204、第二检索框原点205、第一检索框原点206和第一检索框207。在第二帧IQ数据203中可以看到,若匹配块202沿轴向向上位移,此时指示位值为-1,采用第二检索框204,第二检索框原点205为匹配块202中心点。第二检索框204向上延长为轴向长度,左右延伸横向长度的一半。若匹配块202沿轴向向下位移,此时指示位值为1,采用第一检索框207,第一检索框原点206为匹配块202中心点。第一检索框原点206向下延长为轴向长度,左右延伸横向长度的一半。
在上述实施例的基础上,本发明实施例中提供的弹性成像位移的二维匹配方法,所述采用第一步进长度和第二步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移,包括:若所述第一步进长度大于1,则采用第一步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,之后采用第二步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,再次进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移;其中,所述第二步进长度大于等于1。此种情况可以解释为第一步进长度过大,导致匹配算法处理的精度不够,所以需要采用较为紧密的第二步进长度获取精度更高的处理结果。
在上述实施例的基础上,本发明实施例中提供的弹性成像位移的二维匹配方法,所述采用第一步进长度或第二步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移,包括:若所述第一步进长度等于1,则只采用第一步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移。此种情况可以解释为第一步进长度已经足够紧密,可以获得精度较高的处理结果,所以不需要采用其他步进长度(如第二步进长度)进行再处理。但是,需要说明的是,如果第二步进长度相较第一步进长度更加紧密,则可以采用第二步进长度获取精度更高的处理结果。即,采用相较更为紧密的步进长度,获取精度较高的处理结果。
本发明实施例提供的弹性成像位移的二维匹配方法,通过匹配块在连续两帧IQ数据中的相对位移,确定相应的检索框,并采用合适的步长在检索框内进行二维匹配运算,可以在保证弹性成像位移的匹配的鲁棒性和较为精确的匹配效果的情况下,更加快速地匹配弹性成像的位移。
为了更加清晰地阐述本发明前述各个实施例提供的弹性成像位移的二维匹配方法,并且体现本专利技术方案的精神实质,下面将以一个整体实例的形式,对本发明前述实施例提供的技术方案作出整体介绍。需要理解的是,该整体实例仅仅是为了更好地阐述本发明技术层面的精神实质,并不是对本发明保护范围的限制,任何符合本发明技术本质的技术方案,均在本专利的保护范围之内。
具体实例实施流程图如图3,步骤为:
步骤10:ROI区域(感兴趣区域)IQ数据,算法的输入数据,明确必要参数;
步骤11:最大位移预估,提取算法中核心两个变量Direct_flag(指示位值)与max_z(最大轴向位移);
步骤12:检索框设置,这里根据步骤11中的两个核心变量设置粗估计中的检索框;
步骤13:粗估计匹配,进行粗估计运算获取最佳匹配位移;
步骤14:细估计匹配输出结果,获取最后精确的匹配结果并输出。
所述步骤10中,ROI区域数据大小为1280*356,其中1280为深度像素信息,356为横向像素信息对应线束;连续数据为IQ_Data_I1、IQ_Data_Q1、IQ_Data_I2、IQ_Data_Q2;对应深度数据的采样率为30MHz。
所述步骤11详细实施过程如图4所示。
过程110:确定用于估计的最大位移数据,本实例中选择第3线束为中心的数据块,对最深处5个数据块进行预估匹配,匹配数据大小为144*5;
过程111:现有二维匹配计算互相关系数,对5个数据块进行现有的二维匹配,这里使用了互相关系数进行匹配,在现有检索框内取相关系数最大的块为最佳匹配块,记录对应位移;
互相关公式:
R12(t,z,n,m)=∫∫DS1(t+v,x+w)*S2(t+n+v,x+m+w)*dvdw (1)
其中v与w为相关窗的大小;n与m影响相关时横向与轴向的步进,n与m都为正整数,为检索框中匹配块移动的轴向、横向位移;t为匹配块的中心轴向坐标;x为匹配块的中心横向坐标;R12为块1与块2的互相关函数;D为二重积分的有界闭区域;S1和S2为两个互相关量。
R11为第一帧数据中自相关函数:
R11(t,x,0,0)=∫∫D|S1(t+v,x+w)|2dvdw (2)
其中,(2)式参数含义与(1)式参数含义相同,不再赘述。
R22为第二帧数据中自相关函数:
R22(t,x,n,m)=∫∫D|S2(t+n+v,x+m+w)|2dvdw (3)
其中,(3)式参数含义与(1)式参数含义相同,不再赘述。
互相关系数函数为:
其中,(4)式参数含义与(1)式参数含义相同,不再赘述。
过程112:相关系数C(t,x;n,m)最大值为最佳匹配点,对应的n,m转换为以第一帧匹配块中心位置为原点的位移坐标。可以获取到5个横向位移值temp_Ux[5]和轴向位移值temp_Uy[5]。
过程113:确定max_z,Direct_flag,根据过程112中的5个轴向位移值进行判断,取5个轴向位移temp_Uy[5]中的最大值为max_z,Direct_flag取过程112中temp_Uy[5]均值的符号。
所述步骤12检索框设置详细实施过程如图5所示。
过程120:Direct_flag选择Search模式,匹配块在检索框中遍历检索,Direct_flag的值为1时检索框为Search1,值为-1时检索框为Search2,确定匹配块在第一帧中的中心位置为坐标原点;
过程121:设置Search大小,检索框Search1的大小和位置为原点位置为第二帧数据中以原点向下长为search_r,原点左右延伸search_x/2的矩形框;其中search_r=1.5*max_z,search_x=4;
过程122:将ROI区域分成m*n个块,具体是将ROI区域均匀分割为50*51个块,其中50、51分别为横向、轴向块数;50*51个块中,用于匹配块的大小为5*144,其中5、144分别为横向、轴向大小;
所述步骤13粗估计匹配,匹配块在对应检索框中,横向步进step_c为1,轴向步进为step_r为3;匹配块在检索框中进行匹配,匹配块以横向步进step_c与轴向步进step_r在检索框中移动获取不同位置的互相关系数Cn(m,n),获取互相关系数最大值Max(Cn),将最大值对应的下标(m,n)转换为以原点为中心的坐标值,即可获取到粗估计结果中匹配块的横向位移与轴向位移U(x1,z1),横向位移与轴向位移单位为像素;
所述步骤14细估计匹配输出结果,详细实施过程如图6所示。
过程140:基于粗估计结果设置检索框位置,将粗估计结果U1(x,y)设置为匹配块在第二帧数据匹配的坐标原点;
过程141:重新设置检索框的大小,这里设置检索框的长度为2*step_r,宽度为4;检索框的位置为过程140中原点为中心的矩阵框。
过程142:现有二维匹配,使用现有的二维匹配方法进行细估计,这里使用相关系数法进行匹配,匹配横向步进、轴向步进都为1,匹配块的大小与粗估计中相同;提取到基于过程140坐标原点的横向位移轴向位移U(x_temp,y_temp);
过程143:叠加输出结果,将过程142的结果U(x_temp,y_temp)与粗估计结果U1(x,y)进行叠加获取到准备的估计结果U2(x,y),系统直接输出U(x,y)等于U2(x,y)。
具体的实施效果可以参见图7,图7中包括:本发明实施例中方法轴向位移效果701、现有方法轴向位移效果702和本发明实施例中方法与现有方法轴向位移差703。本发明实施例中方法轴向位移效果701对应发明发法对实例进行运行的输出结果与运行时间,现有方法轴向位移效果702为现有匹配方法对实例进行运行的输出结果与运行时间,本发明实施例中方法与现有方法轴向位移差703为现有方法与发明方法效果之间做差结果,表明发明方法与现有方法的匹配结果是完全一致的,但是在当前电脑配置条件下本发明实施例中方法轴向位移效果701的运行时间为618ms,现有方法轴向位移效果702的运行时间为874ms,发明方法明显快于现有方法,且对更大的ROI区域处理,速度可以接近现有技术速度的2倍。
本发明各个实施例的实现基础是通过具有处理器功能的设备进行程序化的处理实现的。因此在工程实际中,可以将本发明各个实施例的技术方案及其功能封装成各种模块。基于这种现实情况,在上述各实施例的基础上,本发明的实施例提供了一种弹性成像位移的二维匹配装置,该装置用于执行上述方法实施例中的弹性成像位移的二维匹配方法。参见图8,该装置包括:
检索框获取模块801,用于获取匹配块在连续两帧同相正交IQ数据中的最大轴向位移,确定指示位值,根据所述指示位值,确定采用第一检索框或第二检索框,根据所述最大轴向位移,确定所述第一检索框或第二检索框的轴向长度,以及横向宽度,得到确定范围的第一检索框或第二检索框;
匹配块位移模块802,用于采用第一步进长度和/或第二步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移;
其中,第一检索框位于第二检索框的下部,且第一检索框和第二检索框只能择一出现。
本发明实施例提供的弹性成像位移的二维匹配装置,采用匹配块位移模块和匹配块位移模块,通过匹配块在连续两帧IQ数据中的相对位移,确定相应的检索框,并采用合适的步长在检索框内进行二维匹配运算,可以在保证弹性成像位移的匹配的鲁棒性和实时性的情况下,较为精确地匹配弹性成像的位移。
本发明实施例的方法是依托电子设备实现的,因此对相关的电子设备有必要做一下介绍。基于此目的,本发明的实施例提供了一种电子设备,如图9所示,该电子设备包括:至少一个处理器(processor)901、通信接口(Communications Interface)904、至少一个存储器(memory)902和通信总线903,其中,至少一个处理器901,通信接口904,至少一个存储器902通过通信总线903完成相互间的通信。至少一个处理器901可以调用至少一个存储器902中的逻辑指令,以执行如下方法:获取匹配块在连续两帧同相正交IQ数据中的最大轴向位移,确定指示位值,根据所述指示位值,确定采用第一检索框或第二检索框,根据所述最大轴向位移,确定所述第一检索框或第二检索框的轴向长度,以及横向宽度,得到确定范围的第一检索框或第二检索框;采用第一步进长度和/或第二步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移;其中,第一检索框位于第二检索框的下部,且第一检索框和第二检索框只能择一出现。
此外,上述的至少一个存储器902中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。例如包括:获取匹配块在连续两帧同相正交IQ数据中的最大轴向位移,确定指示位值,根据所述指示位值,确定采用第一检索框或第二检索框,根据所述最大轴向位移,确定所述第一检索框或第二检索框的轴向长度,以及横向宽度,得到确定范围的第一检索框或第二检索框;采用第一步进长度和/或第二步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移;其中,第一检索框位于第二检索框的下部,且第一检索框和第二检索框只能择一出现。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种弹性成像位移的二维匹配方法,其特征在于,包括:
获取匹配块在连续两帧同相正交IQ数据中的最大轴向位移,确定指示位值,根据所述指示位值,确定采用第一检索框或第二检索框,根据所述最大轴向位移,确定所述第一检索框或第二检索框的轴向长度,以及横向宽度,得到确定范围的第一检索框或第二检索框;
采用第一步进长度和/或第二步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移;
其中,第一检索框位于第二检索框的下部,且第一检索框和第二检索框只能择一出现。
2.根据权利要求1所述的弹性成像位移的二维匹配方法,其特征在于,还包括:
以匹配块在第一帧IQ数据中的位置为原点,若所述匹配块在第二帧IQ数据中的位置位于所述原点的下方,则所述指示位值为1。
3.根据权利要求1所述的弹性成像位移的二维匹配方法,其特征在于,还包括:
以匹配块在第一帧IQ数据中的位置为原点,若所述匹配块在第二帧IQ数据中的位置位于所述原点的上方,则所述指示位值为-1。
4.根据权利要求2所述的弹性成像位移的二维匹配方法,其特征在于,所述根据所述指示位值,确定采用第一检索框或第二检索框,包括:
若所述指示位值为-1,则采用第二检索框。
5.根据权利要求3所述的弹性成像位移的二维匹配方法,其特征在于,所述根据所述指示位值,确定采用第一检索框或第二检索框,包括:
若所述指示位值为1,则采用第一检索框。
6.根据权利要求1所述的弹性成像位移的二维匹配方法,其特征在于,所述采用第一步进长度和第二步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移,包括:
若所述第一步进长度大于1,则采用第一步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,之后采用第二步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,再次进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移;
其中,所述第二步进长度大于等于1。
7.根据权利要求1所述的弹性成像位移的二维匹配方法,其特征在于,所述采用第一步进长度或第二步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移,包括:
若所述第一步进长度等于1,则只采用第一步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移。
8.一种弹性成像位移的二维匹配装置,其特征在于,包括:
检索框获取模块,用于获取匹配块在连续两帧同相正交IQ数据中的最大轴向位移,确定指示位值,根据所述指示位值,确定采用第一检索框或第二检索框,根据所述最大轴向位移,确定所述第一检索框或第二检索框的轴向长度,以及横向宽度,得到确定范围的第一检索框或第二检索框;
匹配块位移模块,用于采用第一步进长度和/或第二步进长度,在所述确定范围的第一检索框或第二检索框内,进行二维匹配运算,获取匹配块的横向位移和轴向位移;
其中,第一检索框位于第二检索框的下部,且第一检索框和第二检索框只能择一出现。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器、至少一个存储器、通信接口和总线;其中,
所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信;
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令,所述处理器调用所述程序指令,以执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其特征在于,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111528912A (zh) * 2020-05-25 2020-08-14 武汉中旗生物医疗电子有限公司 一种超声弹性成像方法、装置及系统

Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1518363A (zh) * 2003-01-10 2004-08-04 ��ʽ���������Ƽ� 运动检测装置及搜索区域形状可变运动检测器
US20060171464A1 (en) * 2005-02-03 2006-08-03 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for motion estimation
WO2007111765A2 (en) * 2006-03-22 2007-10-04 Wisconsin Alumni Research Foundation Ultrasonic strain imaging device and method providing parallel displacement processing
CN101569543A (zh) * 2008-04-29 2009-11-04 香港理工大学 弹性成像的二维位移估计方法
US20100256494A1 (en) * 2007-11-16 2010-10-07 Takashi Azuma Ultrasonic imaging system
CN102022982A (zh) * 2009-09-22 2011-04-20 重庆工商大学 以二维对比度为特征帧匹配测量位移的方法及装置
CN102271253A (zh) * 2010-06-07 2011-12-07 索尼公司 使用运动估计的图像处理方法和图像处理装置
CN102291577A (zh) * 2010-06-21 2011-12-21 北京中星微电子有限公司 一种计算宏块运动向量的方法及装置
CN102790883A (zh) * 2012-07-26 2012-11-21 中国航天科工集团第三研究院第八三五七研究所 一种图像压缩运动向量搜索方法
CN102790884A (zh) * 2012-07-27 2012-11-21 上海交通大学 一种基于分层运动估计的搜索方法及其实现系统
CN102824194A (zh) * 2011-06-14 2012-12-19 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种弹性成像中的位移检测方法及装置
CN102824193A (zh) * 2011-06-14 2012-12-19 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种弹性成像中的位移检测方法、装置及系统
CN104739442A (zh) * 2013-12-25 2015-07-01 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 压力弹性成像位移检测方法、装置和超声成像设备
CN104796580A (zh) * 2014-01-16 2015-07-22 北京亿羽舜海科技有限公司 一种基于选择集成的实时稳像视频巡检系统
CN105326529A (zh) * 2014-07-29 2016-02-17 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 弹性成像方法及系统
CN105611166A (zh) * 2015-12-29 2016-05-25 努比亚技术有限公司 一种实现图片拍摄的方法及终端
CN105939475A (zh) * 2016-06-06 2016-09-14 中国矿业大学 一种高质量边信息生成方法
CN107644411A (zh) * 2017-09-19 2018-01-30 武汉中旗生物医疗电子有限公司 超声宽景成像方法及装置
CN108245194A (zh) * 2017-12-21 2018-07-06 四川省人民医院 基于布谷鸟优化策略的超声图像心脏流场运动估计方法

Patent Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1518363A (zh) * 2003-01-10 2004-08-04 ��ʽ���������Ƽ� 运动检测装置及搜索区域形状可变运动检测器
US20060171464A1 (en) * 2005-02-03 2006-08-03 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for motion estimation
WO2007111765A2 (en) * 2006-03-22 2007-10-04 Wisconsin Alumni Research Foundation Ultrasonic strain imaging device and method providing parallel displacement processing
US20100256494A1 (en) * 2007-11-16 2010-10-07 Takashi Azuma Ultrasonic imaging system
CN101569543A (zh) * 2008-04-29 2009-11-04 香港理工大学 弹性成像的二维位移估计方法
CN102022982A (zh) * 2009-09-22 2011-04-20 重庆工商大学 以二维对比度为特征帧匹配测量位移的方法及装置
CN102271253A (zh) * 2010-06-07 2011-12-07 索尼公司 使用运动估计的图像处理方法和图像处理装置
CN102291577A (zh) * 2010-06-21 2011-12-21 北京中星微电子有限公司 一种计算宏块运动向量的方法及装置
CN102824194A (zh) * 2011-06-14 2012-12-19 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种弹性成像中的位移检测方法及装置
CN102824193A (zh) * 2011-06-14 2012-12-19 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种弹性成像中的位移检测方法、装置及系统
CN102790883A (zh) * 2012-07-26 2012-11-21 中国航天科工集团第三研究院第八三五七研究所 一种图像压缩运动向量搜索方法
CN102790884A (zh) * 2012-07-27 2012-11-21 上海交通大学 一种基于分层运动估计的搜索方法及其实现系统
CN104739442A (zh) * 2013-12-25 2015-07-01 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 压力弹性成像位移检测方法、装置和超声成像设备
CN104796580A (zh) * 2014-01-16 2015-07-22 北京亿羽舜海科技有限公司 一种基于选择集成的实时稳像视频巡检系统
CN105326529A (zh) * 2014-07-29 2016-02-17 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 弹性成像方法及系统
CN105611166A (zh) * 2015-12-29 2016-05-25 努比亚技术有限公司 一种实现图片拍摄的方法及终端
CN105939475A (zh) * 2016-06-06 2016-09-14 中国矿业大学 一种高质量边信息生成方法
CN107644411A (zh) * 2017-09-19 2018-01-30 武汉中旗生物医疗电子有限公司 超声宽景成像方法及装置
CN108245194A (zh) * 2017-12-21 2018-07-06 四川省人民医院 基于布谷鸟优化策略的超声图像心脏流场运动估计方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HALL T J , ZHU Y: "Ultrasonic elasticity imaging", 《JOURNAL OF THE ACOUSTICAL SOCIETY OF AMERICA》 *
朱君: "基于块匹配的超声弹性成像的研究", 《万方学位论文》 *
李宏亮: "关于多范围压缩的超声弹性成像算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 医药卫生科技辑》 *
杨鑫,李春芳 等: "基于块匹配方法的超声图像组织弹性估计", 《中国超声医学工程学会会议论文集》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111528912A (zh) * 2020-05-25 2020-08-14 武汉中旗生物医疗电子有限公司 一种超声弹性成像方法、装置及系统

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