一种基于权值矩阵算法的基谐波B超融合方法技术

本发明专利技术公开一种基于权值矩阵算法的基谐波B超融合方法，其特征在于，包括以下步骤：1)将原始超声射频回波信号分割成多个不重叠局域单元；2)提取基波分量和二次谐波分量；3)分别计算局域单元内基谐波分量的频谱；4)计算二者分贝峰值差异，5)确定整帧图像基谐波频谱分贝峰值差异矩阵，并扩展元素；6)获得谐波分量能量分贝权值，进一步计算能量强度比；7)得到谐波分量权值矩阵和基波分量权值矩阵；最使用谐波分量权值矩阵和基波分量权值矩阵融合原始超声射频信号的基谐波分量，获得融合图像终。本发明专利技术能够更好地实现基谐波图像的优势互补，突出组织非线性引起的谐波效果，获得组织内部细节丰富且轮廓清晰的高质量B超图像。

A B-mode Ultrasound Fusion Method Based on Weight Matrix Algorithms for Fundamental Harmonics

The invention discloses a fundamental harmonic B-mode ultrasound fusion method based on weight matrix algorithm, which is characterized by the following steps: 1) dividing the original ultrasonic RF echo signal into several non-overlapping local units; 2) extracting the fundamental and second harmonic components; 3) calculating the frequency spectrum of the fundamental harmonic components within the local unit; 4) calculating the difference of the decibel peak values between the two, and 5) determining the whole frame image base. Harmonic spectrum decibel peak difference matrix and extended elements; 6) get harmonic component energy decibel weights, and further calculate the energy intensity ratio; 7) get harmonic component weights matrix and fundamental component weights matrix; use harmonic component weights matrix and fundamental component weights matrix to fuse the fundamental harmonic components of the original ultrasound radio frequency signal, and obtain the final fusion image. The invention can better realize the complementary advantages of the fundamental harmonic image, highlight the harmonic effect caused by the non-linearity of the organization, and obtain high-quality B-mode ultrasound images with rich internal details and clear contours.

【技术实现步骤摘要】
一种基于权值矩阵算法的基谐波B超融合方法
本专利技术属医学图像融合领域，具体涉及一种基于权值矩阵算法的基谐波B超融合方法。
技术介绍
由于超声波在生物组织传输过程中的线性作用，传统B超成像使用与频率与发射频率相同的基波回波信号成像，组织轮廓特征显著。但是，生物组织具有衰减和吸收超声波能量等非线性特性，使得超声波在传输过程中滋生谐波。非线性特性越强，谐波分量越大。利用谐波回波信号生成生物组织B超图像的方式称为谐波成像。由于谐波信号主瓣较窄且旁瓣较低，因此谐波图像具有更高的分辨率和对比度，能反映生物组织内部细节特征，但在表现组织轮廓特征方面尚有不足。使用一种成像模式难以获得组织内部细节丰富且轮廓清晰的高质量B超图像。因此，充分利用基谐波信号的互补信息提高生物组织B超图像的清晰度，有望获取更准确的诊断信息。目前，超声基谐波图像融合技术有像素加权平均(WeightedAverage,WA)技术、多分辨分析的小波变换(WaveletTransformation,WT)技术和Laplace金字塔变换技术以及多尺度几何变换的Curvelet变换技术等。WA技术是对基谐波B超图像的对应像素值直接加权本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于权值矩阵算法的基谐波B超融合方法，其特征在于，包括以下步骤：1)将原始超声射频回波信号RFM×N分割成m×n个不重叠局域单元b(p，q)，其中1≤m≤M，1≤n≤N；2)在任意局域单元b(p，q)内提取基波分量bf(p，q)和二次谐波分量bh(p，q)；3)计算基谐波分量的频谱分贝峰值差异；4)获得整帧图像基谐波频谱分贝峰值差异矩阵Pm×n：5)对所述步骤4)得到的整帧图像基谐波频谱分贝峰值差异矩阵Pm×n进行元素扩展，并映射到(0，1)范围，得到M×N矩阵Pn；6)估计谐波分量能量分贝权值；7)将谐波分量能量分贝权值转换为谐波分量能量强度比，并映射到(0，1)范围，得到谐波分量权...

【技术特征摘要】
1.一种基于权值矩阵算法的基谐波B超融合方法，其特征在于，包括以下步骤：1)将原始超声射频回波信号RFM×N分割成m×n个不重叠局域单元b(p，q)，其中1≤m≤M，1≤n≤N；2)在任意局域单元b(p，q)内提取基波分量bf(p，q)和二次谐波分量bh(p，q)；3)计算基谐波分量的频谱分贝峰值差异；4)获得整帧图像基谐波频谱分贝峰值差异矩阵Pm×n：5)对所述步骤4)得到的整帧图像基谐波频谱分贝峰值差异矩阵Pm×n进行元素扩展，并映射到(0，1)范围，得到M×N矩阵Pn；6)估计谐波分量能量分贝权值；7)将谐波分量能量分贝权值转换为谐波分量能量强度比，并映射到(0，1)范围，得到谐波分量权值矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：张榆锋，何冰冰，牛德浩，赵征鹏，陈建华，吴俊，
申请(专利权)人：云南大学，
类型：发明
国别省市：云南,53