用于对超声图像杂波滤波的方法和系统技术方案

提供了一种用于对超声图像杂波滤波的方法。在方法的第一阶段中，捕获数据矩阵，其中，数据矩阵包含与图像有关的信息，并且对数据矩阵或根据数据矩阵导出的矩阵执行奇异值分解(SVD)。然后根据数据矩阵的SVD获得空间奇异向量，并且根据它们估计平均空间频率。基于估计的平均空间频率和数据矩阵的SVD构建经滤波的数据矩阵，并且基于经滤波的数据矩阵构建经滤波的图像。

A Method and System for Clutter Filtering of Ultrasound Images

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于对超声图像杂波滤波的方法和系统
本专利技术涉及超声图像处理领域，并且更具体地涉及基于特征向量的杂波滤波领域。
技术介绍
超声成像越来越多地被采用于各种不同的应用中。重要的是，由超声系统产生的图像尽可能清晰和准确，从而向用户给予对正被扫描的对象的真实解释。这尤其是当讨论中的对象是经历医学超声扫描的患者时的情况。在这种情况下，医生作出准确诊断的能力取决于由超声系统产生的图像的质量。超声技术的最近进展已经极大地改进了图像质量和可靠性，然而，离轴杂波仍然是超声中图像劣化的显著原因。离轴杂波是噪声伪迹，其表现为与超声图像中感兴趣信号交叠的漫射回波。该杂波常常使感兴趣区域模糊，从而使得难以准确地执行作为诊断的关键的解剖学测量。已经开发了用于离轴杂波减少的若干自适应技术，包括：像差校正、相干因子加权和基于每通道数据的协方差的其他自适应波束形成技术，诸如最小方差波束形成。波束形成技术基于沿着与超声换能器孔对齐的通道测量的信号的空间域。在这种情况下，离轴杂波信号的区别特征是其高空间频率，并且常常使用低通滤波器对信号进行滤波。备选的基于特征向量的技术已经采用在多普勒滤波领域中，其涉及杂波信号的慢时间行为。协方差矩阵是根据超声数据形成的，所述超声数据的特征向量对应于慢时间中的目标组织的不同运动模式。通过分析时间特征向量的频率内容并衰减对应于缓慢移动的杂波的具有低时间频率的那些，可以以自适应方式对离轴杂波进行滤波。换言之，对于基于多普勒的技术，离轴杂波信号的区别特征是其低时间频率，并且常常使用高通滤波器对所述信号进行滤波。Yu，AlfredC.H.等人的“ANewEigen-BasedClutterFilterUsingtheHankelSVDApproach”公开了一种用于在彩色流数据处理中执行基于特征的滤波的方法。
技术实现思路
本专利技术由权利要求限定。根据依据本专利技术的方面的范例，提供了一种用于对超声图像杂波滤波的方法，包括：-捕获数据矩阵，所述矩阵包含与图像有关的信息，其中，矩阵的每行或每列的元素对应于针对多个超声测量通道中的每个所记录的个体测量结果；-对所述数据矩阵或根据所述数据矩阵导出的矩阵执行奇异值分解SVD；–根据所述数据矩阵的SVD获得空间奇异向量；–根据所述空间奇异向量估计平均空间频率；-基于估计的平均空间频率和所述数据矩阵的SVD来构建经滤波的数据矩阵；并且-基于经滤波的数据矩阵来构建经滤波的图像。该方法对超声图像执行特征向量滤波，以便减少最终图像中的离轴杂波的量。医学超声扫描器通常包括能够发射和接收超声信号的超声换能器。这些信号常常以复包络信号(也称为波包)的形式来接收。通过以矩阵形式捕获这些信号，能够以多种方式分析和操纵数据。矩阵的奇异值分解(SVD)是一种形式的矩阵分解，其导致单个矩阵被分裂成三个构成矩阵。例如，在数据矩阵的情况下，奇异值分解将导致其中，是正方酉矩阵，是对角矩阵，并且是方酉矩阵和方酉矩阵的共轭转置。矩阵的对角线条目称为的奇异值，并且矩阵和的列分别称为数据矩阵的左奇异向量和右奇异向量以这种方式，能够隔离和分析被存储在数据矩阵中的复信号数据的分量。通过根据数据矩阵的SVD获得对应于空间奇异向量的右奇异向量，并使用其来估计针对信号的平均空间频率，能够识别将对最终图像中的离轴杂波有贡献的信号。通过消除或衰减包含离轴杂波的信号，能够利用剩余的经滤波的信号来构建经滤波的数据矩阵经滤波的数据矩阵内的信号然后可以用于计算经滤波的像素值，所述经滤波的像素值然后可以用于构建经杂波滤波的图像。在一些布置中，数据矩阵包括：-N列，其中，N对应于超声测量通道的数量；以及-M行，其中，M对应于针对每个通道所记录的独立测量结果的数量。在该设计中，数据矩阵是M×N矩形矩阵。相应地，是M×M方酉矩阵，是M×N矩形对角矩阵，是N×N方酉矩阵。在另外的布置中，对M个独立测量结果的记录通过以下操作执行：-在期望的时间间隔期间在M个时间点处从每个测量通道捕获数据；或者-利用M个交叠超声发射对测量区进行声穿透；或者-将物理接收孔划分为尺寸为N的M个交叠子阵列。以这种方式，图像中相同位置的多个独立测量结果被用于降低在最终图像中包括随机误差的风险。在一些设计中，所述方法还包括基于数据矩阵形成协方差矩阵，其中，对协方差矩阵执行奇异值分解。协方差矩阵采取的形式，其中，是捕获的数据矩阵，并且是的共轭转置。在一些情况下，对协方差矩阵而不是对数据矩阵执行SVD能够是在计算上更高效的。备选地，数据矩阵和协方差矩阵可以在空间频域中构建。在这种情况下，执行数据的短时快速时间傅里叶变换，并且通过子阵列平均或组合的发射事件或两者在每个频率处形成数据矩阵或协方差矩阵。在一些实施例中，所获得的空间奇异向量包括数据矩阵的空间特征向量。在数据矩阵中捕获的复信号包含与超声图像有关的空间信息，诸如沿换能器阵列的横向尺度，以及接收到的信号的深度。在对数据矩阵执行奇异值分解的情况下，将与每个测量点有关的空间特征向量放置到矩阵的列中，所述列对应于数据矩阵的右奇异向量。在一种布置中，使用自相关技术估计空间特征向量的平均空间频率。自相关技术是用于估计复信号中的平均频率的方法。在一些情况下，基于数据的自相关来计算平均空间频率的估计，其中，滞后为1，其是在N个样本上评价的。在一个实施例中，构建经滤波的数据矩阵的步骤包括：-基于估计的平均空间频率确定加权；-将加权应用于相关联的空间奇异向量；并且-在经滤波的数据矩阵的构建中使用加权的空间奇异向量。在另一实施例中，针对具有为0的估计的平均空间频率的空间奇异向量，加权等于为1的最大值，并且随着估计的平均空间频率增加，加权减小到为0的最小值。具有为0的空间频率的空间奇异向量对应于轴上信号，这意味着其已经在正确的位置被测量，而具有高空间频率的空间奇异向量对应于包含大量的离轴杂波的信号。通过基于相关联的平均空间频率对空间奇异向量应用加权，能够衰减离轴信号并且减少或消除它们对最终图像的贡献，从而减少最终图像中的离轴杂波。在一种设计中，使用包括参考空间频率的高斯加权确定加权，并且在另外的实施例中，参考空间频率对应于发射波束宽度，其中，发射波束宽度是发射波束的角宽度。在一些布置中，所述方法包括丢弃具有高于预定值的平均空间频率或具有非常低的对应的特征值的空间奇异向量。通过经由消除具有显着大的杂波分量或低特征值的空间奇异向量来限制空间奇异向量的数量，可以改进图像质量并且例如通过仅计算解释信号中的大多数信号的前几个特征向量来减少该方法的计算成本。在一些设计中，经滤波的数据矩阵的构建还基于接收到的信号的幅度。例如，如果图像杂波被预期为具有低于信号的幅度的幅度，则基于幅度的滤波可以用于改进图像质量。换言之，还通过滤波过程来衰减较低能量的空间奇异向量。根据本专利技术的另一方面的范例提供了一种用于对超声系统中的图像杂波进行滤波的控制器，其中，所述控制器适于：捕获数据矩阵，所述数据矩阵包含与图像有关的信息，其中，矩阵的每行或每列的元素对应于针对多个超声测量通道中的每个所记录的个体测量结果；对数据矩阵或根据数据矩阵导出的矩阵执行奇异值分解(SVD)；根据数据矩阵的SVD获得空间奇异向量；根据空间奇异向量估计平均空间频率；基于估计的平均空间频率和数据矩阵的SV本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于对超声图像杂波进行滤波的方法(50)，包括：‑捕获数据矩阵，所述矩阵包含与图像有关的信息(52)，其中，所述矩阵的每行或每列的元素对应于针对多个超声测量通道中的每个超声测量通道记录的个体测量结果；‑对所述数据矩阵或根据所述数据矩阵导出的矩阵执行奇异值分解SVD(54)；‑根据所述数据矩阵的所述SVD来获得空间奇异向量(56)；‑根据所述空间奇异向量来估计平均空间频率(58)；‑基于所估计的平均空间频率和所述数据矩阵的所述SVD来构建经滤波的数据矩阵(60)；并且‑基于所述经滤波的数据矩阵来构建经滤波的图像(62)。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.12.15 EP 16204209.7;2016.11.29 US 62/427,2041.一种用于对超声图像杂波进行滤波的方法(50)，包括：-捕获数据矩阵，所述矩阵包含与图像有关的信息(52)，其中，所述矩阵的每行或每列的元素对应于针对多个超声测量通道中的每个超声测量通道记录的个体测量结果；-对所述数据矩阵或根据所述数据矩阵导出的矩阵执行奇异值分解SVD(54)；-根据所述数据矩阵的所述SVD来获得空间奇异向量(56)；-根据所述空间奇异向量来估计平均空间频率(58)；-基于所估计的平均空间频率和所述数据矩阵的所述SVD来构建经滤波的数据矩阵(60)；并且-基于所述经滤波的数据矩阵来构建经滤波的图像(62)。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述数据矩阵包括：-N列，其中，N对应于超声测量通道的数量；以及-M行，其中，M对应于针对每个通道记录的独立测量结果的数量。3.如权利要求2所述的方法，其中，对M个独立测量结果的所述记录是通过以下操作来执行的：-在期望的时间间隔期间在M个时间点处捕获来自每个测量通道的数据；或者-利用M个交叠超声发射对测量区进行声穿透；或者-将物理接收孔划分为尺寸为N的M个交叠子阵列。4.如任一前述权利要求所述的方法，还包括基于所述数据矩阵来形成协方差矩阵，其中，所述奇异值分解是对所述协方差矩阵执行的。5.如任一前述权利要求所述的方法，其中，所获得的空间奇异向量包括所述数据矩阵的空间特征向量。6.如任一前述权利要求所述的方法，其中，所述平均空间频率是使用自相关技术来估计的。7.如任一前述权利要求所述的方法(70)，其中，构建所述经滤波的数据矩阵的步骤包括：-基于所估计的平均空间频率来确定加权(72)；-...

【专利技术属性】
技术研发人员：F·G·G·M·维尼翁，J·S·沈，黄圣文，JL·FM·罗伯特，
申请(专利权)人：皇家飞利浦有限公司，
类型：发明
国别省市：荷兰,NL