CN113345041B - 超声相干因子确定方法、超声图像重建方法及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明属于超声技术领域，特别是一种超声相干因子确定方法、超声图像重建方法及电子设备，超声相干因子确定方法包括：获取待处理超声信号，其中：所述超声信号通过超声接收元件接收，所述超声接收元件具有多个通道；通过表示所述超声接收元件各通道接收的超声信号的波动情况的差异值表示相干因子模型；其中：所述相干因子模型中所述差异值的k次方的值与相干因子参数之和为常数；k为整数；确定满足预设条件的k值对应的相干因子参数为超声相干因子。本发明能够保证重建超声图像亮度。
Description
技术领域
本发明属于超声技术领域，特别是一种超声相干因子确定方法、超声图像重建方法及电子设备。
背景技术
超声成像基于脉冲回波原理，它通过利用超声脉冲扫描待检测组织，接收由不同组织密度(即声阻抗不同)导致的沿着传播路径反射和散射的回波信号，经过处理重建出目标区域组织轮廓的图像。具有实时性强、使用方便、安全性高(无创、无电离辐射)、廉价等优点。
目前临床上常用的超声成像的中波束形成方法是延时叠加(Delay and sum,DAS)算法，但这种方法仅是对通道信号的简单相加，不能分离期望信号和杂波，因此重建图像的分辨率和对比度较低。即使利用预先设定的孔径变迹来降低旁瓣，提高对比度，也需要牺牲图像的分辨率。因此临床上亟需实现超声图像重建的波束形成方法以保证重建图像的分辨率、对比度、和亮度。相干因子成像是一种简单易实现并且实时的自适应波束形成方法，极易适合临床上的推广，然而现有的相干因子成像常存在整体亮度低的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种超声相干因子确定方法、超声图像重建方法及电子设备，以解决现有技术中的不足，它能够以保证重建图像的亮度。
本申请的一实施例提供了一种超声相干因子确定方法，包括：
获取待处理超声信号，其中：所述超声信号通过超声接收元件接收，所述超声接收元件具有多个通道；
通过表示所述超声接收元件各通道接收的超声信号的波动情况的差异值表示相干因子模型；其中：所述相干因子模型中所述差异值的k次方的值与相干因子参数之和为常数；k为整数；
确定满足预设条件的k值对应的相干因子参数为超声相干因子。
如上所述的超声相干因子确定方法，其中，可选的是，所述表示所述超声接收元件各通道接收的超声信号的波动情况的差异值，包括：
获取所述超声接收元件各通道接收的超声信号的离差能量和；
获取所述超声接收元件各通道接收的超声信号的能量总和；
将所述离差能量和与所述能量总和的比值作为所述差异值。
如上所述的超声相干因子确定方法，其中，可选的是，所述预设条件为预设阈值；所述确定满足预设条件的k值对应的相干因子参数为超声相干因子，包括：
确定所述差异值的k次方的值变化小于所述预设阈值的k具体数值；
将所述k具体数值决定的相干因子参数确定为超声相干因子。
如上所述的超声相干因子确定方法，其中，可选的是，所述确定所述差异值的k次方的值小于所述预设阈值的k具体数值，包括：
将所述离差能量和与所述能量总和的比值表示的所述差异值进行数学变形处理，获得其对应的参数化矩阵表示和矩阵最大特征值；
基于所述参数化矩阵表示的k次方的值与所述参数化矩阵表示的k+1次方的值的差获取第一差值，并基于所述矩阵最大特征值和k值确定所述第一差值的上限值表示；
确定所述上限值表示小于所述预设阈值时的k的最大值作为k的具体数值。
如上所述的超声相干因子确定方法，其中，可选的是，所述将所述离差能量和与所述能量总和的比值表示的所述差异值进行数学变形处理，获得其对应的参数化矩阵表示和矩阵最大特征值，包括：
获取超声接收元件各通道接收的超声信号形成的信号矩阵；
将所述离差能量转化为所述信号矩阵的转置共轭矩阵、厄米矩阵、和所述信号矩阵的乘积的第一矩阵化表示；
将所述能量总和转化为超声接收元件总通道数量、所述信号矩阵的转置共轭矩阵和所述信号矩阵的乘积的第二矩阵化表示；
将所述第一矩阵化表示和所述第二矩阵化表示的比值作为参数化矩阵表示；
获取所述参数化矩阵表示的最大特征值作为矩阵最大特征值。
如上所述的超声相干因子确定方法，其中，可选的是，所述预设条件为基于相干因子参数进行基于所述超声信号的超声图像重建时图像亮度提高。
与现有技术相比，本实施例创新性的提出所述差异值的k次方的值与相干因子参数之和为常数相干因子模型，并通过确定满足预设条件的k值对应的相干因子参数为超声相干因子，进而确定了一种有效保证重建图像亮度的超声相干因子，该超声相干因子作为波形成束方法，能够保证重建超声图像亮度。
基于相同构思，本申请的另一实施例提供了一种超声相干因子确定装置，包括：
信号获取模块，被配置为获取待处理超声信号，其中：所述超声信号通过超声接收元件接收，所述超声接收元件具有多个通道；
相干因子模型建立模块，被配置为通过表示所述超声接收元件各通道接收的超声信号的波动情况的差异值表示相干因子模型；其中：所述相干因子模型中所述差异值的k次方的值与相干因子参数之和为常数；k为整数；
超声相干因子确定模块，被配置为确定满足预设条件的k值对应的相干因子参数为超声相干因子。
基于上述构思的应用，本申请的另一实施例提供了一种基于超声相干因子的超声图像重建方法，包括：
获取针对目标区域的超声信号；
根据上述的超声相干因子确定方法确定所述目标区域对应的超声相干因子；
基于所述超声相干因子对所述目标区域的超声信号进行超声图像重建获得目标区域图像。
如上所述的基于超声相干因子的超声图像重建方法，其中，可选的是，所述基于所述超声相干因子对所述目标区域的超声信号进行超声图像重建获得目标区域图像，包括：
基于所述超声相干因子对所述目标区域的超声信号进行处理获得初始成像信号；
对所述初始成像信号依次进行包络检测、对数压缩、灰度映射和图像显示，完成超声图像重建以获得目标区域图像。
如上所述的基于超声相干因子的超声图像重建方法，其中，可选的是，所述对所述初始成像信号进行包络检测，包括：
通过希尔伯特变换法对所述初始成像信号进行包络检测。
如上所述的基于超声相干因子的超声图像重建方法，其中，可选的是，所述对所述初始成像信号进行对数压缩，包括：
将经所述包络检测后的所述初始成像信号依次进行归一化处理、取对数处理、和信号极值映射处理。
本申请的再一实施例提供了一种基于超声相干因子的超声图像重建装置，包括：
超声信号获取模块，被配置为获取针对目标区域的超声信号；
超声信号的相干参数确定模块，被配置为根据上述的超声相干因子确定方法确定所述目标区域对应的超声相干因子；
超声图像重建模块，被配置为基于所述超声相干因子对所述目标区域的超声信号进行超声图像重建获得目标区域图像。
本申请的再一实施例提供了一种电子设备，包括：处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器通过运行所述可执行指令以实现上述的超声相干因子确定方法或上述的基于超声相干因子的超声图像重建方法。
本申请的再一实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现上述的超声相干因子确定方法或上述的基于超声相干因子的超声图像重建方法的步骤。
附图说明
图1是本申请一实施例提供的一种超声相干因子确定方法流程示意图；
图2是本申请一实施例提供的一种基于超声相干因子的超声图像重建方法流程示意图；
图3是本申请一实施例提供的电子设备示意图；
图4是本申请一实施例提供的一种超声相干因子确定装置的框图；
图5是本申请一实施例提供的一种基于超声相干因子的超声图像重建装置的框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
在本申请中，提出了一种超声相干因子确定方法、超声图像重建方法及电子设备，需要说明的是，在超声图像重建中，相干因子成像是一种简单易实现并且实时的自适应波束形成方法，极易适合临床上的推广,然而这种方法存在图像整体亮度低且容易产生黑色伪影的问题。发明人针对该问题，一改目前常用的从经验参数上对信号进行空时平滑的方法，而是从现在常用超声相干因子(又称传统相干因子)定义方法入手寻找改进。即本申请是发明人在使用通过超声接收元件各通道接收的相干能量和总能量的比值定义的传统相干因子时发现的问题以及问题解决提出的，具体的：通过超声接收元件各通道接收的相干能量和总能量的比值定义的传统的相干因子的表示如下：
其中：式(1)中Q表示超声接收元件通道数量，xq[n]表示一个通道接收的超声信号数据，表示各通道接收的平均超声信号数据。CF[n]为传统相干因子值。发明人对式(1)进行分析发现，当式(1)等式右边第二项的值越大，即各接收通道信号波动较大时，相干因子取值较小，重建图像亮度均较低。
为提高重建图像的亮度，请参考图1，图1是本申请一实施例提供的一种超声相干因子确定方法流程示意图，本实施例提供的一种超声相干因子确定方法，包括：
S101、获取待处理超声信号，其中：所述超声信号通过超声接收元件接收，所述超声接收元件具有多个通道。
具体的，待处理超声信号的通过超声接收元件接收，并作为待处理信号在本申请中被处理，所述超声接收元件具有多个通道,示例性的，有Q个通道，每个通道接收的超声信号记录为xq[n]，各个通道接收的平均超声信号记录为所采用的超声接收元件不做具体限制，可以是线阵超声接收元件、面阵超声接收元件、环阵超声接收元件等；接收的信号数据格式也没有特殊要求，满足波束合成需要即可，示例性的，对待合成波束，其对应的数据为temp，则temp的维数为Pi×Q，其中：Pi为采样点深度，Q为超声接收元件通道数量。
S102、通过表示所述超声接收元件各通道接收的超声信号的波动情况的差异值表示相干因子模型；其中：所述相干因子模型中所述差异值的k次方的值与相干因子参数之和为常数；k为整数；
具体的，差异值是超声接收元件各通道接收的超声信号的离差能量与所述超声接收元件各通道接收的超声信号的能量总和的比值。这里的常数为设定值，示例性的为1。所述相干因子模型中所述差异值的k次方的值与相干因子参数之和为常数表示如下式(2)所示：
其中：Cf[n]为相干因子参数。
S103、确定满足预设条件的k值对应的相干因子参数为超声相干因子。
具体的，发明人发现，当所述差异值的k次方的值变化小于预设阈值时，则式(2)中的相干因子参数Cf[n]变化趋向平缓，而变化趋向平缓的相干因子参数Cf[n]是提高图亮度的一个最有效相干因子，所以可以通过设置预设条件为预设阈值，通过确定满足预设条件的k值对应的相干因子参数为超声相干因子来获得可以提高重建图像亮度的最有效相干因子。
本实施例步骤S101至步骤S103，通过表示所述超声接收元件各通道接收的超声信号的波动情况的差异值表示相干因子模型；其中：所述相干因子模型中所述差异值的k次方的值与相干因子参数之和为常数，使得相干因子参数区域与所述差异值的k次方的值，且确定满足预设条件的k值对应的相干因子参数为超声相干因子，获得的超声相干因子可以有效保证重建图像亮度。
在本实施例实施过程中，针对步骤S103中k值的确定的具体过程如下：
步骤S1031、将所述离差能量和与所述能量总和的比值表示的所述差异值进行数学变形处理，获得其对应的参数化矩阵表示和矩阵最大特征值；
具体的，如上所述，超声接收元件各通道接收的超声信号为xq[n]，超声接收元件共有Q个通道，为实现所述差异值进行数学变形处理，获得其对应的参数化矩阵表示，需要获取超声接收元件各通道接收的超声信号形成的信号矩阵，基于信号矩阵，将离差能量和能量总和均进行矩阵化表示。
示例性的，定义信号矩阵X＝[x0[n],x1[n],…，xQ-1[n]]T，将所述离差能量转化为所述信号矩阵的转置共轭矩阵、厄米矩阵、和所述信号矩阵的乘积的第一矩阵化表示，示例性的，XHAX，其中：A是厄米矩阵；将所述能量总和转化为超声接收元件总通道数量、所述信号矩阵的转置共轭矩阵和所述信号矩阵的乘积的第二矩阵化表示，示例性的，QXHX；将所述第一矩阵化表示和所述第二矩阵化表示的比值作为参数化矩阵表示，示例性的，S＝XHAX/QXHX，则S∈(0,1)；获取所述参数化矩阵表示的最大特征值作为矩阵最大特征值，示例性的，由矩阵论知识可知，矩阵具有特征值，假设S＝XHAX/QXHX最大特征值为λ1/Q。
步骤S1032、基于所述参数化矩阵表示的k次方的值与所述参数化矩阵表示的k+1次方的值的差获取第一差值，并基于所述矩阵最大特征值和k值确定所述第一差值的上限值表示；
具体的，如上所述，差异值的参数化矩阵表示为S，则第一差值为|Sk-Sk+1|，|Sk-Sk+1|＝Sk(1-S)≤(λ1/Q)k。
步骤S1033、确定所述上限值表示小于所述预设阈值时的k的最大值作为k的具体数值。
具体的，通过Sk(1-S)≤(λ1/Q)k＜ε即可获得k值，其中，ε为预设阈值。示例性的，最优k值其中：/>[.]为取整符号。
可以理解的是，所述预设条件为基于相干因子参数进行基于所述超声信号的超声图像重建时图像亮度提高。
本实施例，创新性的提出所述差异值的k次方的值与相干因子参数之和为常数相干因子模型，并通过确定满足预设条件的k值对应的相干因子参数为超声相干因子，进而确定了一种有效保证重建图像亮度的超声相干因子。
请参考图2，图2是本申请另一实施例提供的一种基于超声相干因子的超声图像重建方法流程示意图，本实施例提供的基于超声相干因子的超声图像重建方法包括：
S201、获取针对目标区域的超声信号；
其中：目标区域是指来源与检测对象的检测区域，超声信号是超声探测器中的超声接收元件收到的针对目标区域的超声信号，所述超声接收元件具有多个通道,示例性的，有Q个通道，每个通道接收的超声信号记录为xq[n]，各个通道接收的平均超声信号记录为所采用的超声接收元件不做具体限制，可以是线阵超声接收元件、面阵超声接收元件、环阵超声接收元件等；接收的信号数据格式也没有特殊要求，满足波束合成需要即可，示例性的，对待合成波束，其对应的数据为temp，则temp的维数为Pi×Q，其中：Pi为采样点深度，Q为超声接收元件通道数量。
S202、根据超声相干因子确定方法确定所述目标区域对应的超声相干因子；其中：超声相干因子确定方法为上述实施例的超声相干因子确定方法。
S203、基于所述超声相干因子对所述目标区域的超声信号进行超声图像重建获得目标区域图像。
进一步的，步骤S203所述基于所述超声相干因子对所述目标区域的超声信号进行超声图像重建获得目标区域图像，包括：
S2031、基于所述超声相干因子对所述目标区域的超声信号进行处理获得初始成像信号；
具体的，假设第i条超声信号线上深度n处波束形成后的数据为yi[n]，第i条线对应接收超声信号取包络后的数据为temp1,维数为Pi×Q，Pi为采样点的深度，Q为超声接收元件通道数量，则；
该yi[n]为所述第i条线上深度n处的初始成像信号；
S2032、对所述初始成像信号依次进行包络检测、对数压缩、灰度映射和图像显示，完成超声图像重建以获得目标区域图像。
具体的，包络检测检出超声信号中的包络，提取出作为回波的超声信号中携带的低频分量，即被测物体信息。
在具体实施时，所述对所述初始成像信号进行包络检测，包括：通过希尔伯特变换法对所述初始成像信号进行包络检测。其原理为：原始信号经过希尔伯特变换将得到原始信号的正交信号。以原始信号为实部，以希尔伯特变换得到的信号为虚部构造解析信号，这个解析信号的模就是所要求的实信号的包络。
再具体的，对数压缩是为了将超声信号经对数处理转化成以分贝为单位的信号表示，以方便后续的灰度映射和图像显示，具体的：所述对所述初始成像信号进行对数压缩，包括：将经所述包络检测后的所述初始成像信号依次进行归一化处理、取对数处理、和信号极值映射处理。
示例性的，取对数处理为对超声信号取以10为底的对数、并乘以20，得到单位是分贝(dB)表示的信号。取完对数之后可以调整回波的动态范围，以得到最好的成像效果，示例性的调整为第一值，第一值示例性的为60dB或80dB。可以理解的是，第一值为60dB时，即动态范围为60dB。动态范围为60dB指的是将信号中的最大值映射到60dB，将比最大信号小60dB的信号以及更小的信号映射到0dB。
再具体的，灰度映射是指将以分贝表示的信号映射为图像像素，可以采用线性映射，或其他映射方法。示例性的线性映射为成比例地将最弱的信号映射到0，将最强的信号映射到255或511(分别对应图像显示中常用的256灰度级或512灰度级的图像)。
再具体的，经过灰度映射之后的数据，直接调用预设工具，示例性的MATLAB中的成像函数，即可实现图像显示，得到超声图像。
本实施例基于上述方法实施例确定的超声相干因子进行超声图像重建，保证了重建超声图像的图像亮度。
与上述方法实施例相对应，本申请还提供了一种超声相干因子确定装置的实施例和一种基于超声相干因子的超声图像重建装置的实施例。本申请的超声相干因子确定装置的实施例和基于超声相干因子的超声图像重建装置可以应用在电子设备上。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在电子设备的处理器将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言，如图3所示，为本申请的超声相干因子确定装置或基于超声相干因子的超声图像重建装置所在电子设备的一种硬件结构图，除了图3所示的处理器、内存、网络接口、以及非易失性存储器之外，实施例中装置所在的电子设备通常根据该电子设备的实际功能，还可以包括其他硬件，对此不再赘述。
图4是本申请一示例性实施例示出的一种超声相干因子确定装置的框图。本实施例提供的一种超声相干因子确定装置，包括：
信号获取模块301，被配置为获取待处理超声信号，其中：所述超声信号通过超声接收元件接收，所述超声接收元件具有多个通道；
相干因子模型建立模块302，被配置为通过表示所述超声接收元件各通道接收的超声信号的波动情况的差异值表示相干因子模型；其中：所述相干因子模型中所述差异值的k次方的值与相干因子参数之和为常数；k为整数；
超声相干因子确定模块303，被配置为确定满足预设条件的k值对应的相干因子参数为超声相干因子。
请参考图5，图5是本申请一实施例提供的一种基于超声相干因子的超声图像重建装置的框图，本实施例提供的一种基于超声相干因子的超声图像重建装置，包括：
超声信号获取模块401，被配置为获取针对目标区域的超声信号；
超声信号的相干参数确定模块402，被配置为根据上述的超声相干因子确定方法确定所述目标区域对应的超声相干因子；
超声图像重建模块403，被配置为基于所述超声相干因子对所述目标区域的超声信号进行超声图像重建获得目标区域图像。
本申请一实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器通过运行所述可执行指令以实现上述任一种方法实施例所述的方法。
本申请再一实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现上述任一种方法实施例所述的方法的步骤。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机，计算机的具体形式可以是个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件收发设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任意几种设备的组合。
在一个典型的配置中，计算机包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带、磁盘存储、量子存储器、基于石墨烯的存储介质或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
上述对本申请特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
在本申请一个或多个实施例使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请一个或多个实施例。在本申请一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。应当理解，尽管在本申请一个或多个实施例可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请一个或多个实施例范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。以上所述仅为本申请一个或多个实施例的较佳实施例而已，并不用以限制本申请一个或多个实施例，凡在本申请一个或多个实施例的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请一个或多个实施例保护的范围之内。
以上依据图式所示的实施例详细说明了本发明的构造、特征及作用效果，以上所述仅为本发明的较佳实施例，但本发明不以图面所示限定实施范围，凡是依照本发明的构想所作的改变，或修改为等同变化的等效实施例，仍未超出说明书与图示所涵盖的精神时，均应在本发明的保护范围内。
Claims (12)
1.一种超声相干因子确定方法，其特征在于，包括：
获取待处理超声信号，其中：所述超声信号通过超声接收元件接收，所述超声接收元件具有多个通道；
通过表示所述超声接收元件各通道接收的超声信号的波动情况的差异值表示相干因子模型；其中：所述差异值为所述超声接收元件各通道接收的超声信号的离差能量和与所述超声接收元件各通道接收的超声信号的能量总和的比值，所述相干因子模型中所述差异值的k次方的值与相干因子参数之和为常数；k为整数；
确定所述差异值的k次方的值变化小于预设阈值时的k值对应的相干因子参数为超声相干因子。
2.根据权利要求1所述的超声相干因子确定方法，其特征在于，所述表示所述超声接收元件各通道接收的超声信号的波动情况的差异值，包括：
获取所述超声接收元件各通道接收的超声信号的离差能量和；
获取所述超声接收元件各通道接收的超声信号的能量总和；
将所述离差能量和与所述能量总和的比值作为所述差异值。
3.根据权利要求2所述的超声相干因子确定方法，其特征在于，所述确定所述差异值的k次方的值变化小于预设阈值时k值对应的相干因子参数为超声相干因子，包括：
确定所述差异值的k次方的值变化小于所述预设阈值的k具体数值；
将所述k具体数值决定的相干因子参数确定为超声相干因子。
4.根据权利要求3所述的超声相干因子确定方法，其特征在于，所述确定所述差异值的k次方的值小于所述预设阈值的k具体数值，包括：
将所述离差能量和与所述能量总和的比值表示的所述差异值进行数学变形处理，获得其对应的参数化矩阵表示和矩阵最大特征值；
基于所述参数化矩阵表示的k次方的值与所述参数化矩阵表示的k+1次方的值的差获取第一差值，并基于所述矩阵最大特征值和k值确定所述第一差值的上限值表示；
确定所述上限值表示小于所述预设阈值时的k的最大值作为k的具体数值。
5.根据权利要求4所述的超声相干因子确定方法，其特征在于，所述将所述离差能量和与所述能量总和的比值表示的所述差异值进行数学变形处理，获得其对应的参数化矩阵表示和矩阵最大特征值，包括：
获取超声接收元件各通道接收的超声信号形成的信号矩阵；
将所述离差能量转化为所述信号矩阵的转置共轭矩阵、厄米矩阵、和所述信号矩阵的乘积的第一矩阵化表示；
将所述能量总和转化为超声接收元件总通道数量、所述信号矩阵的转置共轭矩阵和所述信号矩阵的乘积的第二矩阵化表示；
将所述第一矩阵化表示和所述第二矩阵化表示的比值作为参数化矩阵表示；
获取所述参数化矩阵表示的最大特征值作为矩阵最大特征值。
6.根据权利要求1-5任一项所述的超声相干因子确定方法，其特征在于，所述预设条件为基于相干因子参数进行基于所述超声信号的超声图像重建时图像亮度提高。
7.一种基于超声相干因子的超声图像重建方法，其特征在于，包括：
获取针对目标区域的超声信号；
根据权利要求1-6任一项所述的超声相干因子确定方法确定所述目标区域对应的超声相干因子；
基于所述超声相干因子对所述目标区域的超声信号进行超声图像重建获得目标区域图像。
8.根据权利要求7所述基于超声相干因子的超声图像重建方法，其特征在于，所述基于所述超声相干因子对所述目标区域的超声信号进行超声图像重建获得目标区域图像，包括：
基于所述超声相干因子对所述目标区域的超声信号进行处理获得初始成像信号；
对所述初始成像信号依次进行包络检测、对数压缩、灰度映射和图像显示，完成超声图像重建以获得目标区域图像。
9.根据权利要求8所述基于超声相干因子的超声图像重建方法，其特征在于，所述对所述初始成像信号进行包络检测，包括：
通过希尔伯特变换法对所述初始成像信号进行包络检测。
10.根据权利要求8所述基于超声相干因子的超声图像重建方法，其特征在于，所述对所述初始成像信号进行对数压缩，包括：
将经所述包络检测后的所述初始成像信号依次进行归一化处理、取对数处理、和信号极值映射处理。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器通过运行所述可执行指令以实现如权利要求1-6或权利要求7-10中任一项所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现如权利要求1-6或权利要求7-10中任一项所述方法的步骤。
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1817309A (zh) * | 2005-01-27 | 2006-08-16 | 美国西门子医疗解决公司 | 相干因子自适应超声成像 |
| CN109164453A (zh) * | 2018-10-25 | 2019-01-08 | 国网内蒙古东部电力有限公司检修分公司 | 一种融合高度相干滤波器的最小方差超声成像方法 |
| CN109754407A (zh) * | 2019-01-10 | 2019-05-14 | 青岛海信医疗设备股份有限公司 | 超声图像处理方法、装置及设备 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7207942B2 (en) * | 2003-07-25 | 2007-04-24 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Adaptive grating lobe suppression in ultrasound imaging |
| EP2574956A1 (en) * | 2011-09-30 | 2013-04-03 | GE Inspection Technologies Ltd | Ultrasound imaging system and method with side lobe suppression via coherency factor weighting |
| EP3642791A1 (en) * | 2017-06-22 | 2020-04-29 | Koninklijke Philips N.V. | Methods and system for compound ultrasound image generation |
-
2021
- 2021-05-20 CN CN202110553947.5A patent/CN113345041B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1817309A (zh) * | 2005-01-27 | 2006-08-16 | 美国西门子医疗解决公司 | 相干因子自适应超声成像 |
| CN109164453A (zh) * | 2018-10-25 | 2019-01-08 | 国网内蒙古东部电力有限公司检修分公司 | 一种融合高度相干滤波器的最小方差超声成像方法 |
| CN109754407A (zh) * | 2019-01-10 | 2019-05-14 | 青岛海信医疗设备股份有限公司 | 超声图像处理方法、装置及设备 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| Short-lag spatial coherence combined with eigenspace-based minimum variance beamformer for synthetic aperture ultrasound imaging;Yuanguo Wang等;Computers in Biology and Medicine;267-276 * |
| Spatial smoothing coherence factor for ultrasound computed tomography;Cuijuan Lou等;SPIE Medical Imaging;1-8 * |
| Ultrasound harmonic enhanced imaging using eigenspace-based coherence factor;Wei Guo等;Ultrasonics;106-116 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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