CN112842264B - 多模态成像中数字滤波方法、装置和多模态成像技术系统 - Google Patents

多模态成像中数字滤波方法、装置和多模态成像技术系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种多模态成像中数字滤波方法、装置和系统，包括：接收数据采集装置输出的任一成像模态类型的数字信号；其中，所述任一成像模态类型包括光声模态、超声模态或弹性模态；将所述数字信号采用中值滤波输出第一数字信号；将所述数字信号采用Renyi熵滤波输出第二数字信号；基于所述第一数字信号和所述第二数字信号确定所述任一成像模态类型的滤波后信号。本发明提供的方法、装置和系统，实现了多模态成像中数字滤波在去噪的同时有效保存了信号的边缘信息和结构特性，并且多种模态类型信号进行图像合成使最终成像更准确效果更好。

Description

多模态成像中数字滤波方法、装置和多模态成像技术系统
技术领域
本发明涉及数字滤波技术领域，尤其涉及一种多模态成像中数字滤波方法、装置和多模态成像技术系统。
背景技术
各种影像技术的成像机理不同，所反应的生物体特征也不同，并且在空间分辨率、时间分辨率、对比度、灵敏度、成像深度等方面各有所长。单一成像模态获取的信息存在一定的局限性，无法完整反映生物体的全面特性。如何更全面、更准确的获取生物体内部的各项信息是影像学发展的重要问题。多模态融合成像是解决这一重要问题的有效途径之一，也是当前影像学发展的重要趋势。
超声成像具有安全无辐射、实时快速、操作简便以及经济便携等优点。光声成像具有光学高对比度和超声大穿透深度与高分辨率优势，同时可以获取组织吸收分布、血红蛋白、脂质成分、血氧代谢等分子和功能信息。弹性成像通过获取组织弹性进行成像，以杨氏模量作为图像的对比机制定量地描述组织的硬度/弹性信息。因此，弹性成像技术与超声及光声成像技术相互补充，能够提供更全面、可信度更高的信息，对临床医学诊断具有重要的意义。
然而在当前的多模态成像技术中，对于采集的各模态的信号的滤波处理通常比较粗糙，去噪效果差，而且对于信号的隐含信息不能完整保留，为后续使用滤波后的信号进行重建和融合以得到多模态成像图像造成负面影响，使得最终多模态成像图像的成像效果不佳。
因此，如何避免现有多模态成像技术中的传统滤波方法造成的去噪效果差，以及无法保留原有信号的隐含信息，仍然是本领域技术人员亟待解决的问题。
发明内容
本发明提供一种多模态成像中数字滤波方法，用以解决现有的多模态成像技术中的传统滤波方法造成的去噪效果差，以及无法保留原有信号的隐含信息的缺陷，通过采用中值滤波和Renyi熵滤波级联的方式进行滤波，使得输出的滤波后信号在去噪的同时有效保存了信号的边缘信息和结构特性。
本发明提供一种多模态成像中数字滤波方法，该方法包括：
接收数据采集装置输出的任一成像模态类型的数字信号；其中，所述任一成像模态类型包括光声模态、超声模态或弹性模态；
将所述数字信号采用中值滤波输出第一数字信号；
将所述数字信号采用Renyi熵滤波输出第二数字信号；
基于所述第一数字信号和所述第二数字信号确定所述任一成像模态类型的滤波后信号。
根据本发明提供的一种多模态成像中数字滤波方法，基于所述第一数字信号和所述第二数字信号确定所述任一成像模态类型的滤波后信号，具体包括：
采用所述中值滤波和所述Renyi熵滤波级联滤波的规则处理所述第一数字信号和所述第二数字信号，确定所述任一成像模态类型的滤波后信号。
根据本发明提供的一种多模态成像中数字滤波方法，所述采用所述中值滤波和所述Renyi熵滤波级联滤波的规则处理所述第一数字信号和所述第二数字信号，确定所述任一成像模态类型的滤波后信号，具体包括：
所述任一成像模态类型的滤波后信号Sout通过如下公式确定：
Sout＝w1S1+w2S2
其中，S1为所述第一数字信号，S2为所述第二数字信号，w1和w2均为所述中值滤波和所述Renyi熵滤波级联滤波中预设的加权系数。
根据本发明提供的一种多模态成像中数字滤波方法，所述将所述数字信号采用中值滤波输出第一数字信号，具体包括：
选择预设宽度的滑动窗在所述数字信号的时序序列上进行步长为1的滑动采样；
依次选取所述滑动采样中所述滑动窗对应于所述时序序列中的数值中数作为输出。
根据本发明提供的一种多模态成像中数字滤波方法，所述将所述数字信号采用Renyi熵滤波输出第二数字信号，具体包括：
对所述数字信号进行加窗的傅里叶变换处理，得到所述数字信号的时频分布；
基于所述时频分布确定所述数字信号中各个时序点的Renyi熵，确定所述数字信号的Renyi熵的直方图；
确定所述直方图的最小纵轴值对应的Renyi熵数值为Renyi熵阈值，确定输出的第二数字信号为滤出所述数字信号中Renyi熵小于所述Renyi熵阈值的信号。
本发明还提供的一种多模态成像中数字滤波装置，该装置包括：
接收单元，用于接收数据采集装置输出的任一成像模态类型的数字信号，其中，所述任一成像模态类型包括光声模态、超声模态或弹性模态。
中值滤波单元，用于将所述数字信号采用中值滤波输出第一数字信号；
Renyi熵滤波单元，用于将所述数字信号采用Renyi熵滤波输出第二数字信号；
合成单元，用于基于所述第一数字信号和所述第二数字信号确定所述任一成像模态类型的滤波后信号。
本发明还提供一种多模态成像技术系统，包括主控装置、超声换能器、升压装置和激光装置，其中，
所述主控装置内包括顺次连接的参数设置装置、同步触发装置、延时控制装置、运动控制装置、数据采集装置、上述所述的一种多模态成像中数字滤波装置、图像重建装置、多模态融合装置和显示装置；
所述超声换能器包括超声单元、光声单元和弹性单元；
所述激光装置包括依次连接的多波长脉冲激光器和整形光路；
所述主控装置通过升压装置与所述激光装置连接，所述升压装置将所述主控装置发出的第一电压信号升压为适用于所述激光装置的第二电压信号，其中，所述第二电压大于第一电压；
所述多波长脉冲激光器接收所述第二电压信号的激励发出脉冲激光，所述脉冲激光经过所述整形光路的整形调整合适的光斑耦合进入光纤，利用光纤传导照射到待测生物组织感兴趣区域；
所述超声换能器接收所述主控装置发射的激励信号，所述激励信号触发所述超声单元发射超声波并接收超声回波、触发所述光声单元接收所述光声信号或者触发所述弹性单元发射平面波接收剪切波传播；
所述参数设置装置设置超声换能器中选中单元类型、声速、触发参数、同步参数、运动参数和延时参数，所述单元类型包括超声单元、光声单元和弹性单元中至少一个；
所述同步触发装置，其电路用于基于所述同步参数发出所述第一电压信号，触发所述多波长脉冲激光器发出脉冲，同时触发所述数据采集装置进行各成像模态类型信号采集，所述数据采集装置将采集后的各成像模态类型信号进行模数转换后输出各成像模态类型的数字信号至所述多模态成像中数字滤波装置；
所述延时控制装置，用于基于所述延时参数分配各模态之间的延时控制信号；
所述运动控制装置，用于基于所述运动参数调用labVIEW控制程序控制三维位移台带动探头以预设步长扫描；
所述图像重建装置，用于将所述多模态成像中数字滤波装置输出任一成像模态类型的滤波后信号进行重建得到所述任一成像模态类型的图像数据；
所述多模态融合装置，用于将所述图像重建装置输出的各成像模态类型的图像数据通过设置值域和预设透明度进行叠加，输出多模态成像图；
所述显示模块，用于显示所述多模态成像图。
根据本发明提供的一种多模态成像技术系统，
所述超声换能器为手持式阵列超声换能器，中心频率为7.5MHz，包含128个阵元；
所述第一电压为3.3V，所述第二电压为12V。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的多模态成像中数字滤波方法的步骤。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的多模态成像中数字滤波方法的步骤。
本发明提供的多模态成像中数字滤波方法、装置和多模态成像技术系统，通过接收采集装置输出的任一成像模态类型的数字信号；将所述数字信号采用中值滤波输出第一数字信号；将所述数字信号采用Renyi熵滤波输出第二数字信号；基于所述第一数字信号和所述第二数字信号确定所述任一成像模态类型的滤波后信号；其中，所述任一成像模态类型包括光声模态、超声模态或弹性模态。由于采用中值滤波和Renyi熵滤波级联的方式进行滤波，使得输出的滤波后信号在去噪的同时有效保存了信号的边缘信息和结构特性；而系统中的各个装置之间配合可以完成多模态类型信号的采集再通过主控装置实现数据处理和融合得到最终的多模态成像图像，由于采用多种模态类型信号进行图像合成，得到的最终成像效果更好更准确。因此，本发明提供的方法、装置和系统，实现了多模态成像中数字滤波在去噪的同时有效保存了信号的边缘信息和结构特性，并且多种模态类型信号进行图像合成使最终成像更准确效果更好。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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作一简单地介绍，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为本发明提供的多模态成像中数字滤波方法的流程示意图；
图2为本发明提供的多模态成像中数字滤波装置的结构示意图；
图3为本发明提供的多模态成像技术系统的结构示意图；
图4为本发明提供的数据采集装置内部电路结构示意图；
图5为本发明提供的结合超声、光声、弹性的多模态成像装置的成像方法流程示意图；
图6为本发明提供的一种电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明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作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。
现有的多模态成像技术中普遍存在由于传统滤波方法简易造成的去噪效果差，以及无法保留原有信号的隐含信息的问题。下面结合图1描述本发明的一种多模态成像中数字滤波方法。图1为本发明提供的多模态成像中数字滤波方法的流程示意图，如图1所示，该方法的执行主体为多模态成像中数字滤波装置，该方法包括：
步骤110，接收数据采集装置输出的任一成像模态类型的数字信号。
可选的，本发明提供的多模态成像中数字滤波方法的执行主体是在主控装置中的一个装置，为多模态成像中数字滤波装置，其中，主控装置内包括顺次连接的参数设置装置、同步触发装置、延时控制装置、运动控制装置、数据采集装置、多模态成像中数字滤波装置、图像重建装置、多模态融合装置和显示装置，而多模态成像技术系统，包括所述主控装置、超声换能器、升压装置和激光装置。因此，本发明提供的多模态成像中数字滤波方法的执行主体为多模态成像技术系统中的主控装置中的多模态成像中数字滤波装置，多模态成像技术系统是为了将采集多模态的信号，通过对各个模态的信号进行处理后再重构成图像数据最终进行图像融合输出成像图像，由于是多种模态类型信号进行图像合成得到的，所以最终成像图像更准确效果更好。而多模态成像中数字滤波方法是为了该系统采集到各模态的信号后能更好的进行滤波处理，使得噪声被过滤更完全，而且还能保留原始信号中的隐含信息。在主控装置中，多模态成像中数字滤波装置输入的数据是数据采集装置输出的各成像模态类型的数字信号，多模态成像中数字滤波装置对输入的各成像模态类型的数字信号进行滤波处理后输出的滤波后信号会发往图像重建装置。对于多模态成像中数字滤波装置，其输入的是数据采集装置输出的任一成像模态类型的数字信号，而数据采集装置是根据主控装置中的参数设置装置设置的触发参数、同步参数和延时参数，配合超声换能器按照所述触发参数、同步参数和延时参数接收的各类成像模态类型的信号进行采集和放大处理。例如，所述设置的触发参数、同步参数和延时参数设置的超声换能器的发射各类型波和接收回波的规律是超声波、光声波和剪切波依次持续接收1s后循环，或者超声波、光声波和剪切波依次持续接收2s、1s和1s后循环，或者超声波和光声波依次持续接收2s和1s后循环等等，那么数据采集装置将以上各种接收回波规律下发来的模拟信号进行放大和模数转换后输出的是对应的依次持续1s后继续循环超声波数字信号、光声波数字信号和剪切波数字信号，或者依次持续2s、1s和1s后继续循环的超声波数字信号、光声波数字信号和剪切波数字信号，或者依次持续2s和1s后继续循环的超声波数字信号和光声波数字信号。连接在数据采集装置后位的多模态成像中数字滤波装置，对于数据采集装置传输来的任一成像模态类型的数字信号都使用多模态成像中数字滤波装置中的滤波规则进行滤波处理，然后输出所述任一成像模态类型的滤波后信号。因此，多模态成像中数字滤波装置也是以所述设置的触发参数、同步参数和延时参数确定的接收回波的规律进行输出，在上述举例中，即多模态成像中数字滤波装置输出的是对应的依次持续1s后继续循环超声波滤波后信号、光声波滤波后信号和剪切波滤波后信号，或者依次持续2s、1s和1s后继续循环的超声波滤波后信号、光声波滤波后信号和剪切波滤波后信号，或者依次持续2s和1s后继续循环的超声波滤波后信号和光声波滤波后信号。
步骤120，将所述数字信号采用中值滤波输出第一数字信号。
具体地，对输入的数字信号进行中值滤波，输出中值滤波的结果第一数字信号。其中，中值滤波属于滤波领域里面常用的一个概念，指的是使用预设宽度的滑动窗口进行采样，然后每次采样的值都是所述滑动窗口中间位置对应的时序序列元素值，当然所述预设宽度为奇数。
步骤130，将所述数字信号采用Renyi熵滤波输出第二数字信号。
具体地，对输入的数字信号进行Renyi熵滤波，输出Renyi熵滤波的结果第二数字信号。其中，Renyi熵滤波是基于数字信号进行时频变换后求Renyi熵后进行筛选出Renyi熵低于Renyi熵阈值的信号，因为熵值是衡量不稳定性和干扰的标量，因此，将Renyi熵熵值大的信号滤除，可以去掉噪声大的信号留下干扰小的信号。
步骤140，基于所述第一数字信号和所述第二数字信号确定所述任一成像模态类型的滤波后信号。
具体地，将两种滤波方式得到的对应滤波后数字信号进行融合处理，得到最终的所述任一成像模态类型的滤波后信号。其中，融合的方式通常为级联或乘积等处理，此处不作具体限定。
本发明提供的多模态成像中数字滤波方法，通过接收采集装置输出的任一成像模态类型的数字信号；将所述数字信号采用中值滤波输出第一数字信号；将所述数字信号采用Renyi熵滤波输出第二数字信号；基于所述第一数字信号和所述第二数字信号确定所述任一成像模态类型的滤波后信号；其中，所述任一成像模态类型包括光声模态、超声模态或弹性模态。由于采用中值滤波和Renyi熵滤波级联的方式进行滤波，使得输出的滤波后信号在去噪的同时有效保存了信号的边缘信息和结构特性。因此，本发明提供的方法，实现了多模态成像中数字滤波在去噪的同时有效保存了信号的边缘信息和结构特性，并且多种模态类型信号进行图像合成使最终成像更准确效果更好。
在上述实施例的基础上，该方法中，基于所述第一数字信号和所述第二数字信号确定所述任一成像模态类型的滤波后信号，具体包括：
采用所述中值滤波和所述Renyi熵滤波级联滤波的规则处理所述第一数字信号和所述第二数字信号，确定所述任一成像模态类型的滤波后信号。
具体地，此处进一步限定中值滤波和所述Renyi熵滤波的融合方式为级联，所以级联滤波的规则处理所述第一数字信号和所述第二数字信号即对所述第一数字信号和所述第二数字信号进行加权求和。
在上述实施例的基础上，该方法中，所述采用所述中值滤波和所述Renyi熵滤波级联滤波的规则处理所述第一数字信号和所述第二数字信号，确定所述任一成像模态类型的滤波后信号，具体包括：
所述任一成像模态类型的滤波后信号Sout通过如下公式确定：
Sout＝w1S1+w2S2
其中，S1为所述第一数字信号，S2为所述第二数字信号，w1和w2均为所述中值滤波和所述Renyi熵滤波级联滤波中预设的加权系数。
具体地，此处将对所述第一数字信号和所述第二数字信号进行加权求和的具体计算公式列出来以明确级联处理规则。其中，w1和w2均为所述中值滤波和所述Renyi熵滤波级联滤波中预设的加权系数，w1+w2＝1,w1和w2可以根据应用场景中的实际情况进行调整。
在上述实施例的基础上，该方法中，所述将所述数字信号采用中值滤波输出第一数字信号，具体包括：
选择预设宽度的滑动窗在所述数字信号的时序序列上进行步长为1的滑动采样；
依次选取所述滑动采样中所述滑动窗对应于所述时序序列中的数值中数作为输出。
具体地，中值滤波器一种非线性的数字滤波技术，具有抑制噪声和保护边缘的特性。中值滤波是通过选择滑动窗口在信号上滑动，将窗口内中间位置的值作为滤波器的输出。设滑动窗口的长度为2N+1，其中，N为正整数。任意时刻在滑动窗口内的2N+1个数据按从小到大或者从大到小的顺序排列，输出取第N+1个的数据的值即中值，作为滤波器的输出，中值滤波的输入与输出之间的关系可用表达式描述如下：S1(k)＝med{S(k-N),...S(k-1),S(k)，S(k+1),...S(k+N)}，其中，k满足条件1≤k≥L，L为信号的长度。
在上述实施例的基础上，该方法中，所述将所述数字信号采用Renyi熵滤波输出第二数字信号，具体包括：
对所述数字信号进行加窗的傅里叶变换处理，得到所述数字信号的时频分布；
基于所述时频分布确定所述数字信号中各个时序点的Renyi熵，确定所述数字信号的Renyi熵的直方图；
确定所述直方图的最小纵轴值对应的Renyi熵数值为Renyi熵阈值，确定输出的第二数字信号为滤出所述数字信号中Renyi熵小于所述Renyi熵阈值的信号。
具体地，首先求解信号时频分布函数，时频分析提供了时间域与频率域的联合分布信息，清楚地描述了信号频率随时间变化的关系，是时间和频率的联合函数，具有可以描述信号在不同时间和频率的能量密度或强度的优点。利用短时傅里叶变换取窗及对定义的局部函数进行Fourier变换，并最终得到信号的时频分布函数：X(t,f)＝∫S(τ)h(t-τ)e-j2πfτdτ，其中，h(t)为窗函数。
其次，根据公式
Figure BDA0002880679520000111
求解Renyi熵,其中，α为Renyi熵的阶数α≥2，α在多模态成像中通常取值为2或3。然后，基于所述数字信号中各个时序点的Renyi熵，确定所述数字信号的Renyi熵的直方图，找出所述直方图的最小纵轴值对应的Renyi熵数值作为Renyi熵阈值，然后滤出所述数字信号中Renyi熵小于所述Renyi熵阈值的信号作为Renyi熵滤波输出第二数字信号。
下面对本发明提供的多模态成像中数字滤波装置进行描述，下文描述的多模态成像中数字滤波装置与上文描述的第一种多模态成像中数字滤波方法可相互对应参照。
图2为本发明提供的多模态成像中数字滤波装置的结构示意图，如图2所示，该多模态成像中数字滤波装置包括接收单元210、中值滤波单元220、Renyi熵滤波单元230和合成单元240，其中，
所述接收单元210，用于接收采集装置输出的任一成像模态类型的数字信号，其中，所述任一成像模态类型包括光声模态、超声模态或弹性模态。
所述中值滤波单元220，用于将所述数字信号采用中值滤波输出第一数字信号；
所述Renyi熵滤波单元230，用于将所述数字信号采用Renyi熵滤波输出第二数字信号；
所述合成单元240，用于基于所述第一数字信号和所述第二数字信号确定所述任一成像模态类型的滤波后信号。
本发明提供的多模态成像中数字滤波装置，通过接收采集装置输出的任一成像模态类型的数字信号；将所述数字信号采用中值滤波输出第一数字信号；将所述数字信号采用Renyi熵滤波输出第二数字信号；基于所述第一数字信号和所述第二数字信号确定所述任一成像模态类型的滤波后信号；其中，所述任一成像模态类型包括光声模态、超声模态或弹性模态。由于采用中值滤波和Renyi熵滤波级联的方式进行滤波，使得输出的滤波后信号在去噪的同时有效保存了信号的边缘信息和结构特性。因此，本发明提供的装置，实现了多模态成像中数字滤波在去噪的同时有效保存了信号的边缘信息和结构特性，并且多种模态类型信号进行图像合成使最终成像更准确效果更好。
在上述实施例的基础上，该多模态成像中数字滤波装置中，所述合成单元，具体用于：
采用所述中值滤波和所述Renyi熵滤波级联滤波的规则处理所述第一数字信号和所述第二数字信号，确定所述任一成像模态类型的滤波后信号。
在上述实施例的基础上，该多模态成像中数字滤波装置中，所述采用所述中值滤波和所述Renyi熵滤波级联滤波的规则处理所述第一数字信号和所述第二数字信号，确定所述任一成像模态类型的滤波后信号，具体包括：
所述任一成像模态类型的滤波后信号Sout通过如下公式确定：
Sout＝w1S1+w2S2
其中，S1为所述第一数字信号，S2为所述第二数字信号，w1和w2均为所述中值滤波和所述Renyi熵滤波级联滤波中预设的加权系数。
在上述实施例的基础上，该多模态成像中数字滤波装置中，所述中值滤波单元，具体用于：
选择预设宽度的滑动窗在所述数字信号的时序序列上进行步长为1的滑动采样；
依次选取所述滑动采样中所述滑动窗对应于所述时序序列中的数值中数作为输出。
在上述实施例的基础上，该多模态成像中数字滤波装置中，所述将所述数字信号采用Renyi熵滤波输出第二数字信号，具体包括：
对所述数字信号进行加窗的傅里叶变换处理，得到所述数字信号的时频分布；
基于所述时频分布确定所述数字信号中各个时序点的Renyi熵，确定所述数字信号的Renyi熵的直方图；
确定所述直方图的最小纵轴值对应的Renyi熵数值为Renyi熵阈值，确定输出的第二数字信号为滤出所述数字信号中Renyi熵小于所述Renyi熵阈值的信号。
在上述实施例的基础上，本发明提供一种多模态成像技术系统，图3为本发明提供的多模态成像技术系统的结构示意图，如图3所示，该系统包括主控装置310、超声换能器320、升压装置330和激光装置340，其中，
所述主控装置310内包括顺次连接的参数设置装置3101、同步触发装置3102、延时控制装置3103、运动控制装置3104、数据采集装置3105、上述实施例提供的多模态成像中数字滤波装置3106、图像重建装置3107、多模态融合装置3108和显示装置3109；
所述超声换能器320包括超声单元、光声单元和弹性单元；
所述激光装置340包括依次连接的多波长脉冲激光器3401和整形光路3402；
所述主控装置310通过升压装置330与所述激光装置340连接，所述升压装置330将所述主控装置发出的第一电压信号升压为适用于所述激光装置的第二电压信号，其中，所述第二电压大于第一电压；
所述多波长脉冲激光器3401接收所述第二电压信号的激励发出脉冲激光，所述脉冲激光经过所述整形光路3402的整形调整合适的光斑耦合进入光纤，利用光纤传导照射到待测生物组织感兴趣区域；
所述超声换能器320接收所述主控装置发射的激励信号，所述激励信号触发所述超声单元发射超声波并接收超声回波、触发所述光声单元接收所述光声信号或者触发所述弹性单元发射平面波接收剪切波传播；
所述参数设置装置3101设置超声换能器中选中单元类型、声速、触发参数、同步参数、运动参数和延时参数，所述单元类型包括超声单元、光声单元和弹性单元中至少一个；
所述同步触发装置3102，其电路用于基于所述同步参数发出所述第一电压信号，触发所述多波长脉冲激光器发出脉冲，同时触发所述数据采集装置3105进行各成像模态类型信号采集，所述数据采集装置3105将采集后的各成像模态类型信号进行模数转换后输出各成像模态类型的数字信号至所述多模态成像中数字滤波装置；
所述延时控制装置3103，用于基于所述延时参数分配各模态之间的延时控制信号；
所述运动控制装置3104，用于基于所述运动参数调用labVIEW控制程序控制三维位移台带动探头以预设步长扫描；
所述图像重建装置3107，用于将所述多模态成像中数字滤波装置输出任一成像模态类型的滤波后信号进行重建得到所述任一成像模态类型的图像数据；
所述多模态融合装置3108，用于将所述图像重建装置输出的各成像模态类型的图像数据通过设置值域和预设透明度进行叠加，输出多模态成像图；
所述显示模块3109，用于显示所述多模态成像图。
具体地，所述主控装置通过升压模块与激光装置相连接，脉冲激光经由光纤传导照射到待测生物组织，待测生物组织产生的多模态信号由布置在组织上方的超声换能器接收并传入主机数据采集模块，依次进行数据处理、图像重建、多模态融合并显示最终成像结果。
所述主控装置基于高性能计算机集成了能够实现参数设置、同步触发、延时控制、运动控制、数据采集、数据处理、图像重建、多模态融合和图像显示9项功能的装置。
主控装置通过升压模块与激光装置连接，升压模块将来自主控装置适用的3.3v升为适用于脉冲激光器的12v电压信号。激光装置包括多波长脉冲激光器和对应的整形光路，脉冲激光经过整形调整合适的光斑耦合进入光纤，利用光纤传导照射到待测生物组织感兴趣区域。
超声换能器为具有128个阵元、中心频率为7.5MHz的手持式阵列超声换能器。支持编码激发模式，支持所有扫描格式。超声换能器可手持也可通过3D打印的夹持器固定在三维精密平移台上，由主机运动控制模块设置自动扫描。超声成像模态中用于发射超声波并接收超声回波，光声成像模态中用于接收光声信号，弹性成像模态中用于发射聚焦超声波束激发剪切波，再通过发射平面波追踪剪切波传播。超声换能器把采集到的光声/超声/剪切波信号经由多通道的数据采集系统传输到主机进行下一步处理。
其中，主控装置集成了参数设置装置、同步触发装置、延时控制装置、运动控制装置、数据采集装置、多模态成像中数字滤波装置、图像重建装置、多模态融合装置和图像显示装置。各个模块按照参数设置、信号激发、数据采集、数据处理、多模态融合、数据显示的过程协同工作完成多模态成像。
其中，参数设置装置使用户可以在主机上设置三模态成像参数，参数包括换能器类型、阵元间距、采样率、声速、触发设置，这些参数在所有数据的采集和处理中通用，其中采样率往往选用超声波中心频率的两倍以上，实验中多选用4～7MHz的中心频率，因此为了保留一定裕度且便于计算，采样频率多选用20MHz。基础参数还包括数据保存形式、保存路径、处理方法、扫描模式等设置，这些设置为用户提供了多样的数据处理模式。
其中，同步触发装置中的电路给出主触发信号，触发脉冲激光器发出脉冲，同时触发数据采集卡进行多模态信号采集。
其中，延时控制装置按照主控装置的参数设置分配各个模态之间的延时控制信号。
其中，运动控制装置根据主控装置的参数设置调用labVIEW控制程序控制三维位移台带动探头以一定步长扫描。
其中，数据采集装置实现多通道高速并行数据采集。采用多通道并行采集电路实现了数据的并行采集和存储，将多通道采集到的多模态数据上传到主机内存中，存储最原始的光声回波信号，快速提供最丰富的多模态数据信息。图4为本发明提供的数据采集装置内部电路结构示意图，如图4所示，数据采集装置电路的子电路包括主控电路、TGC放大电路、预滤波电路、A/D数据采样电路、基于FPGA的数据采集电路和USB数据传输电路。其中，主控电路的主要作用是产生数据扫查时序逻辑控制信号，使多通道并行采集电路中的子电路能够协调工作。
其中，多模态融合装置将三个模态所得到的重建数据通过设置值域及不同透明度叠加成图，体现出超声、光声、弹性在感兴趣区域共同作用的成像结果。
其中，图像显示装置用于显示多模态的成像结果。
基于上述实施例，该系统中，
所述超声换能器为手持式阵列超声换能器，中心频率为7.5MHz，包含128个阵元；
所述第一电压为3.3V，所述第二电压为12V。
具体地，上述内容为对系统中的参数进行进一步详细限定和说明。
基于上述实施例，本发明还提供一种采用上述结合超声、光声、弹性的多模态成像装置的成像方法，图5为本发明提供的结合超声、光声、弹性的多模态成像装置的成像方法流程示意图，如图5所示，该方法包括如下步骤：
(1)首先在主机上设置三模态成像参数，这些参数在所有数据的采集和处理中通用，相应参数显示在显示模块。
(2)主机模块通过升压模块与激光光路模块相连，主机按设定参数进行同步控制与信号触发。信号采集过程中由运动控制模块控制精密三维平移台带动探头扫描。
(3)在光声成像模式中，主机通过同步触发控制激光器出光，经过与激光器相连接的整形光路耦合进入光纤照射到成像目标区域，基于光声效应产生光声信号；同时主机通过时序控制电路触发多通道数据采集模块开始采集光声信号，由放置在成像组织上方的超声换能器采集光声信号。
(4)超声换能器与主机相连，数据缓存到主机数据采集模块。
(5)按照主机参数设置，经过时序控制电路模块设定延时。
(6)在超声模式中，主机触发超声换能器发射超声波进行超声成像，由超声换能器接受超声回波信号并缓存至数据采集模块，进入数据处理模块，完成超声成像过程。
(7)在弹性成像模态中，按照主机参数设定，控制超声换能器发射聚焦超声波激发剪切波并发射平面波追踪组织位移从而进行剪切波弹性成像。
(8)三模态数据经过数据数据处理模块滤波，完成图像重建，进入多模态融合模块，输出三模态成像结果及数据，相应结果显示在于主机相连的显示器上。
所述方法及装置在数据采集之后同时得到目标组织的超声、光声、弹性数据，通过多模态数据处理，利用超声数据得到待测目标的结构位置信息，通过光声数据得到与组织生理功能信息密切相关的吸收分布，通过弹性数据计算靶区组织的剪切波波速进一步得到弹性硬度信息。图像融合后可以在一幅图像中同时得到组织的结构位置信息、生理功能信息及弹性硬度信息多层面的表面和内部信息。该方法具有高对比度，并且可以量化测量结果，弥补了传统成像模态不能直接提供多模态信息的不足，可以有效判断组织病变的程度从而辅助医生做出诊断。
基于上述实施例提供的方法、装置和系统，进行仿提成像实验，其中，仿体背景由质量分数为5％的明胶、1％的树脂、1.5％的琼脂构成，内部三棱柱形状的硬块由10％的明胶、1％的树脂、1.5％的琼脂构成。所述方法及装置在数据采集之后同时得到目标组织的超声、光声、弹性数据，通过多模态数据处理，利用超声数据得到待测目标的结构位置信息，通过光声数据得到与组织生理功能信息密切相关的吸收分布，通过弹性数据计算靶区组织的剪切波波速进一步得到弹性硬度信息。实验结果显示：图像融合后可以在一幅图像中同时得到组织的结构位置信息、生理功能信息及弹性硬度信息多层面的表面和内部信息。该方法具有高对比度，并且可以量化测量结果，弥补了传统成像模态不能直接提供多模态信息的不足，可以有效判断组织病变的程度从而辅助医生做出诊断。
图6示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图6所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)610、通信接口(Communications Interface)620、存储器(memory)630和通信总线640，其中，处理器610，通信接口620，存储器630通过通信总线640完成相互间的通信。处理器610可以调用存储器630中的逻辑指令，以执行多模态成像中数字滤波方法，该方法包括：接收数据采集装置输出的任一成像模态类型的数字信号；其中，所述任一成像模态类型包括光声模态、超声模态或弹性模态；将所述数字信号采用中值滤波输出第一数字信号；将所述数字信号采用Renyi熵滤波输出第二数字信号；基于所述第一数字信号和所述第二数字信号确定所述任一成像模态类型的滤波后信号。
此外，上述的存储器630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。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。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的多模态成像中数字滤波方法，该方法包括：接收数据采集装置输出的任一成像模态类型的数字信号；其中，所述任一成像模态类型包括光声模态、超声模态或弹性模态；将所述数字信号采用中值滤波输出第一数字信号；将所述数字信号采用Renyi熵滤波输出第二数字信号；基于所述第一数字信号和所述第二数字信号确定所述任一成像模态类型的滤波后信号。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的另一多模态成像中数字滤波方法，该方法包括：接收数据采集装置输出的任一成像模态类型的数字信号；其中，所述任一成像模态类型包括光声模态、超声模态或弹性模态；将所述数字信号采用中值滤波输出第一数字信号；将所述数字信号采用Renyi熵滤波输出第二数字信号；基于所述第一数字信号和所述第二数字信号确定所述任一成像模态类型的滤波后信号。
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 (6)

1.一种多模态成像中数字滤波方法，其特征在于，包括：
接收数据采集装置输出的任一成像模态类型的数字信号；其中，所述任一成像模态类型包括光声模态、超声模态或弹性模态；
将所述数字信号采用中值滤波输出第一数字信号；
将所述数字信号采用Renyi熵滤波输出第二数字信号；
采用所述中值滤波和所述Renyi熵滤波级联滤波的规则处理所述第一数字信号和所述第二数字信号，确定所述任一成像模态类型的滤波后信号，所述任一成像模态类型的滤波后信号Sout通过如下公式确定：
其中，为所述第一数字信号，为所述第二数字信号，和均为所述中值滤波和所述Renyi熵滤波级联滤波中预设的加权系数；
其中，所述将所述数字信号采用中值滤波输出第一数字信号，具体包括：
选择预设宽度的滑动窗在所述数字信号的时序序列上进行步长为1的滑动采样；
依次选取所述滑动采样中所述滑动窗对应于所述时序序列中的数值中数作为输出；
其中，所述将所述数字信号采用Renyi熵滤波输出第二数字信号，具体包括：
对所述数字信号进行加窗的傅里叶变换处理，得到所述数字信号的时频分布；
基于所述时频分布确定所述数字信号中各个时序点的Renyi熵，确定所述数字信号的Renyi熵的直方图；
确定所述直方图的最小纵轴值对应的Renyi熵数值为Renyi熵阈值，确定输出的第二数字信号为滤出所述数字信号中Renyi熵小于所述Renyi熵阈值的信号。
2.一种多模态成像中数字滤波装置，其特征在于，包括：
接收单元，用于接收数据采集装置输出的任一成像模态类型的数字信号，其中，所述任一成像模态类型包括光声模态、超声模态或弹性模态；
中值滤波单元，用于将所述数字信号采用中值滤波输出第一数字信号；
Renyi熵滤波单元，用于将所述数字信号采用Renyi熵滤波输出第二数字信号；
合成单元，用于采用所述中值滤波和所述Renyi熵滤波级联滤波的规则处理所述第一数字信号和所述第二数字信号，确定所述任一成像模态类型的滤波后信号，所述任一成像模态类型的滤波后信号Sout通过如下公式确定：
其中，为所述第一数字信号，为所述第二数字信号，和均为所述中值滤波和所述Renyi熵滤波级联滤波中预设的加权系数；
其中，所述中值滤波单元用于选择预设宽度的滑动窗在所述数字信号的时序序列上进行步长为1的滑动采样；依次选取所述滑动采样中所述滑动窗对应于所述时序序列中的数值中数作为输出；
其中，所述将所述数字信号采用Renyi熵滤波输出第二数字信号，具体包括：对所述数字信号进行加窗的傅里叶变换处理，得到所述数字信号的时频分布；基于所述时频分布确定所述数字信号中各个时序点的Renyi熵，确定所述数字信号的Renyi熵的直方图；确定所述直方图的最小纵轴值对应的Renyi熵数值为Renyi熵阈值，确定输出的第二数字信号为滤出所述数字信号中Renyi熵小于所述Renyi熵阈值的信号。
3.一种多模态成像技术系统，其特征在于，包括主控装置、超声换能器、升压装置和激光装置，其中，
所述主控装置内包括顺次连接的参数设置装置、同步触发装置、延时控制装置、运动控制装置、数据采集装置、权利要求2所述的多模态成像中数字滤波装置、图像重建装置、多模态融合装置和显示装置；
所述超声换能器包括超声单元、光声单元和弹性单元；
所述激光装置包括依次连接的多波长脉冲激光器和整形光路；
所述主控装置通过升压装置与所述激光装置连接，所述升压装置将所述主控装置发出的第一电压信号升压为适用于所述激光装置的第二电压信号，其中，所述第二电压大于第一电压；
所述多波长脉冲激光器接收所述第二电压信号的激励发出脉冲激光，所述脉冲激光经过所述整形光路的整形调整合适的光斑耦合进入光纤，利用光纤传导照射到待测生物组织感兴趣区域；
所述超声换能器接收所述主控装置发射的激励信号，所述激励信号触发所述超声单元发射超声波并接收超声回波、触发所述光声单元接收光声信号或者触发所述弹性单元发射平面波接收剪切波传播；
所述参数设置装置设置超声换能器中选中单元类型、声速、触发参数、同步参数、运动参数和延时参数，所述单元类型包括超声单元、光声单元和弹性单元中至少一个；
所述同步触发装置，其电路用于基于所述同步参数发出所述第一电压信号，触发所述多波长脉冲激光器发出脉冲，同时触发所述数据采集装置进行各成像模态类型信号采集，所述数据采集装置将采集后的各成像模态类型信号进行模数转换后输出各成像模态类型的数字信号至所述多模态成像中数字滤波装置；
所述延时控制装置，用于基于所述延时参数分配各模态之间的延时控制信号；
所述运动控制装置，用于基于所述运动参数调用labVIEW控制程序控制三维位移台带动探头以预设步长扫描；
所述图像重建装置，用于将所述多模态成像中数字滤波装置输出任一成像模态类型的滤波后信号进行重建得到所述任一成像模态类型的图像数据；
所述多模态融合装置，用于将所述图像重建装置输出的各成像模态类型的图像数据通过设置值域和预设透明度进行叠加，输出多模态成像图；
所述显示装置，用于显示所述多模态成像图。
4.根据权利要求3所述的多模态成像技术系统，其特征在于，
所述超声换能器为手持式阵列超声换能器，中心频率为7.5MHz，包含128个阵元；
所述第一电压为3.3V，所述第二电压为12V。
5.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1所述的多模态成像中数字滤波方法的步骤。
6.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1所述的多模态成像中数字滤波方法的步骤。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5459519A (en) * 1993-05-26 1995-10-17 Scs Thompson Microelectronics, S.R.L. Video images decoder architecture for implementing a 40 MS processing algorithm in high definition television
CN102831604A (zh) * 2012-07-30 2012-12-19 常州大学 一种灰度图像的二维Renyi熵阈值分割方法
CN107180442A (zh) * 2017-04-13 2017-09-19 太原理工大学 一种基于Renyi熵的光声图像重建前置滤波器

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4139869B2 (ja) * 2005-08-31 2008-08-27 国立大学法人岐阜大学 医用画像処理装置
US8500644B2 (en) * 2008-10-28 2013-08-06 Washington University Applying renyi entropy to detect changes in scattering architecture
KR101120840B1 (ko) * 2010-06-17 2012-03-16 삼성메디슨 주식회사 적응형 클러터 필터링 방법 및 그를 위한 초음파 시스템
US8855394B2 (en) * 2011-07-01 2014-10-07 Carestream Health, Inc. Methods and apparatus for texture based filter fusion for CBCT system and cone-beam image reconstruction
CN108024794B (zh) * 2015-09-29 2020-12-18 富士胶片株式会社 光声测量装置及光声测量装置的信号处理方法
CN107274350B (zh) * 2016-04-07 2021-08-10 通用电气公司 用于减少x射线图像中的振铃效应的方法及系统
WO2018129650A1 (zh) * 2017-01-10 2018-07-19 中国科学院深圳先进技术研究院 多模态影像组学的分析方法、装置及终端
CN107713990A (zh) * 2017-10-31 2018-02-23 华南师范大学 一种热声、光声、超声三模态乳腺肿瘤检测装置及方法
CN108717045A (zh) * 2018-06-05 2018-10-30 哈尔滨工业大学（威海） 一种超声、光声和荧光三模态成像系统
JP2018192309A (ja) * 2018-09-06 2018-12-06 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
US11801008B2 (en) * 2018-10-22 2023-10-31 Wayne State University Ultrasound, photoacoustic, and viscoelastic imaging systems and methods for cervical analysis to assess risk of preterm delivery
CN110742588A (zh) * 2019-10-28 2020-02-04 四川大学华西医院 微波热声、光声和超声三模态肠道组织成像方法及系统
CN111948297A (zh) * 2020-07-21 2020-11-17 南昌大学 一种光声超声双模式高分辨显微成像系统及方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5459519A (en) * 1993-05-26 1995-10-17 Scs Thompson Microelectronics, S.R.L. Video images decoder architecture for implementing a 40 MS processing algorithm in high definition television
CN102831604A (zh) * 2012-07-30 2012-12-19 常州大学 一种灰度图像的二维Renyi熵阈值分割方法
CN107180442A (zh) * 2017-04-13 2017-09-19 太原理工大学 一种基于Renyi熵的光声图像重建前置滤波器

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