组织弹性成像方法和图形处理器技术

本发明专利技术提供一种组织弹性成像方法和图形处理器，该方法包括：接收组织产生形变前后的第一超声波信号和第二超声波信号；将第一超声波信号、第二超声波信号、互相关算法包含的参数存入到GPU对应的全局存储器中；根据数据窗的个数为每个数据窗分配对应的处理线程，通过各处理线程并行计算对应数据窗中第一超声波信号与第二超声波信号的互相关系数，得到各数据窗对应的位移估计值；对各位移估计值分别进行滤波处理，得到各位移估计值分别对应的应变估计值；对各应变估计值进行成像处理，得到组织的弹性成像结果。通过多线程并行处理的方式，在保证组织弹性成像结果准确性的同时，明显提高了弹性成像的处理速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于医疗设备
，具体是涉及一种组织弹性成像方法和图形处理 器。
技术介绍
组织的弹性是受生理和病理因素影响最大的生物组织力学参数，人体大量的生理 和病理上的变化都伴随着组织弹性的变化，如随着肝脏纤维化程度的加深，肝脏的硬度会 逐渐变大。因此可以将组织的弹性作为反应生物组织特性的一个重要参数。20世纪90年 代初日本学者Y.Yamakoshi与美国学者J.Ophir首先提出了超声弹性成像技术，该技术以 组织的剪切模量、杨氏模量、应力、应变等弹性参数为成像对象。 超声弹性成像首先利用超声扫描系统得到组织在产生形变前后的超声回波信号， 进而对该超声回波信号进行分析，得到组织的弹性参数，进而对该弹性参数进行成像处理， 通过图像的色彩直观地显示组织的弹性大小。 在对组织进行超声弹性成像处理的过程中，主要涉及到组织在一定激励下的位 移、应变估计过程，计算量较大，其中，位移估计中的互相关算法消耗了大量的时间。之所以 采用互相关算法进行位移估计，主要是因为相对于相位零估计、联合自相关、频谱应变估计 等算法，互相关算法具有更好的估计准确性，可以提高弹性成像质量。因此如何在保证较高 成像质量的前提下提高弹性成像的处理速度，成为一个亟待解决的问题。
技术实现思路
为了解决
技术介绍
中提到的至少一个问题，本专利技术提供一种组织弹性成像方法和 图形处理器，用以在保证弹性成像质量的同时，提高弹性成像的处理速度。 本专利技术提供了一种组织弹性成像方法，包括： 步骤一：接收所述组织产生形变前的第一超声波信号和所述组织产生所述形变后 的第二超声波信号； 步骤二：将所述第一超声波信号、所述第二超声波信号以及用户预先设置的互相 关参数存入到图形处理器GPU对应的全局存储器中，其中，所述互相关参数是用于进行位 移估计所采用的互相关算法中包含的参数，所述互相关参数包括数据窗的起始位置、数据 窗的大小、搜索范围； 步骤三：根据所述用户设置的数据窗的个数，为每个数据窗分配对应的处理线程， 并通过各处理线程并行计算对应数据窗中所述第一超声波信号与所述第二超声波信号的 互相关系数，得到各数据窗对应的位移估计值； 步骤四：对各位移估计值分别进行滤波处理，得到各位移估计值分别对应的应变 估计值； 步骤五：对各应变估计值进行成像处理，得到所述组织的弹性成像结果。 本专利技术提供了一种图形处理器，包括： 接收模块，用于接收所述组织产生形变前的第一超声波信号和所述组织产生所述 形变后的第二超声波信号； 存储处理模块，用于将所述第一超声波信号、所述第二超声波信号以及用户预先 设置的互相关参数存入到图形处理器GPU对应的全局存储器中，其中，所述互相关参数是 用于进行位移估计所采用的互相关算法中包含的参数，所述互相关参数包括数据窗的起始 位置、数据窗的大小、搜索范围； 位移估计模块，用于根据所述用户设置的数据窗的个数，为每个数据窗分配对应 的处理线程，并通过各处理线程并行计算对应数据窗中所述第一超声波信号与所述第二超 声波信号的互相关系数，得到各数据窗对应的位移估计值； 应变估计模块，用于对各位移估计值分别进行滤波处理，得到各位移估计值分别 对应的应变估计值； 成像模块，用于对各应变估计值进行成像处理，得到所述组织的弹性成像结果。 本专利技术提供的组织弹性成像方法和图形处理器，在图像处理器接收到组织产生形 变前后的第一超声波信号和第二超声波信号后，触发通过对该第一超声波信号和第二超声 波信号的处理以得到组织的位移估计结果和应变估计结果，以根据应变估计结果进行成 像，得到组织的弹性图像的过程。在获得用户设置的位移估计所使用的互相关算法的相关 参数之后，根据数据窗的数量，分配对应的多个处理线程，每个处理线程对应一个数据窗， 从而，通过多个处理线程并行互相关计算处理，以得到每个数据窗对应的位移估计值，即得 到组织在不同深度不同时刻对应的位移估计值，进而各处理线程再通过滤波的方式得到各 位移估计值分别对应的应变估计值，以对各应变估计值进行成像处理，得到组织的弹性成 像结果。根据互相关计算所用数据窗的个数，以分配对应的各处理线程，通过多线程并行处 理的方式，在保证组织弹性成像结果准确性的同时，明显提高了弹性成像的处理速度。【附图说明】 图1为本专利技术组织弹性成像方法实施例一的流程图； 图2为本专利技术组织弹性成像方法实施例二的流程图； 图3为本专利技术图形处理器实施例一的示意图； 图4为本专利技术图形处理器实施例二的示意图。【具体实施方式】 图1为本专利技术组织弹性成像方法实施例一的流程图，本实施例中，该组织弹性成 像方法由图形处理器（GraphicProcessingUnit，简称GPU)来执行，该GPU设置在弹性检 测设备中，如图1所示，该组织弹性成像方法包括： 步骤101、接收组织产生形变前的第一超声波信号和组织产生所述形变后的第二 超声波信号。 步骤102、将第一超声波信号、第二超声波信号以及用户预先设置的互相关参数存 入到GPU对应的全局存储器中。 在对组织进行弹性成像的过程中，需要在组织中激发剪切波，比如通过机械振动 的方式在组织中激发出剪切波。为了测量剪切波在组织中的传播特性，以获得组织的弹性 参数，先剪切波激发前向组织发射超声波信号即上述第一超声波信号，并接收超声回波信 号即上述第二超声波信号，以通过对第一超声波信号和第二超声波信号的分析处理，得到 表征组织弹性形变的位移、应变等参数。其中，产生第一超声波信号并接收第二超声波信号 的可以是超声波换能器，该超声波换能器可以将第一超声波信号和第二超声波信号传输给 GPU，以使其进行后续处理。GPU在接收到上述第一超声波信号和第二超声波信号后，触发对该第一超声波信 号和第二超声波信号的分析处理过程，首先，GPU将第一超声波信号和第二超声波信号以及 进行位移估计所使用的互相关算法所涉及的相关参数存入到全局存储器中。 本实施例中，进行位移估计所采用的互相关算法为归一化互相关算法，其包括如 下的互相关系数： 其中，x(t)为所述第一超声波信号，y(t+τ)为所述第二超声波信号，R(u，τ)为 所述第一超声波信号和所述第二超声波信号的互相关系数，t为采样点，u为所述数据窗的 起始位置，T为所述数据窗的大小，τ为计算互相关值时的所述搜索范围。 其中，上述所说的互相关参数包括数据窗的起始位置u、数据窗的大小Τ、搜索范 围τ。 当互相关系数R取得最大值时，即找到两个超声波信号数据窗的最佳匹配位移， 即得到了一个数据窗对应的组织的位移估计值。 步骤103、根据所述用户设置的数据窗的个数，为每个数据窗分配对应的处理线 程，并通过各处理线程并行计算对应数据窗中所述第一超声波信号与所述第二超声波信号 的互相关系数，得到各数据窗对应的位移估计值。 本实施例中，对上述第一超声波信号和第二超声波信号的分析处理过程即进行位 移估计和应变估计的过程采用并行处理的方式。 具体来说，对第一超声波信号和第二超声波信号进行多个数据窗的互相关运算， 具体的数据窗的个数可以预先设定。从而，可以根据设置的数据窗的个数确定所需的处理 线程的数量，每个处理线程对应一个数据窗的互相关运算。 从而，GPU在确定了数据窗的个数、每个数据窗的起始位置、大小之后，为本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种组织弹性成像方法，其特征在于，包括：步骤一：接收所述组织产生形变前的第一超声波信号和所述组织产生所述形变后的第二超声波信号；步骤二：将所述第一超声波信号、所述第二超声波信号以及用户预先设置的互相关参数存入到图形处理器GPU对应的全局存储器中，其中，所述互相关参数是用于进行位移估计所采用的互相关算法中包含的参数，所述互相关参数包括数据窗的起始位置、数据窗的大小、搜索范围；步骤三：根据所述用户设置的数据窗的个数，为每个数据窗分配对应的处理线程，并通过各处理线程并行计算对应数据窗中所述第一超声波信号与所述第二超声波信号的互相关系数，得到各数据窗对应的位移估计值；步骤四：对各位移估计值分别进行滤波处理，得到各位移估计值分别对应的应变估计值；步骤五：对各应变估计值进行成像处理，得到所述组织的弹性成像结果。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：许晓臣，邵金华，孙锦，段后利，
申请(专利权)人：无锡海斯凯尔医学技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32