一种基于子阵的空时域条件相干系数超声成像方法技术

本发明专利技术涉及一种基于子阵的空时域条件相干系数超声成像方法，属于超声成像技术领域；该方法包括：S1：预处理接收的回波信号；S2：提取超声回波数据的符号值，并将阵列接收的回波数据依次划分为多个具有重叠阵元的子阵回波数据组；S3：设置近似相干判断阈值，通过衡量子阵回波数据组的符号值一致性，计算各个回波数据组对应的近似相干性匹配系数；S4：通过计算完整信号长度内满足近似相干性匹配条件的回波数据组个数与总回波数据组个数的比值作为最终的子阵空时域条件相干系数；S5：对回波构成的扫描线数据进行加权，得到优化后的扫描线信号，并用其进行最终成像；本发明专利技术能有效提高图像分辨率及对比度，从而提高超声成像效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于子阵的空时域条件相干系数超声成像方法
本专利技术属于超声成像
，涉及一种基于子阵的空时域条件相干系数超声成像方法。
技术介绍
超声成像中应用最为广泛的，也是最简单的波束形成技术即延时叠加(DelayAndSum,DAS)，它是根据阵元通道几何位置关系对所接收的回波信号进行延时量的计算，然后对延时后的数据对齐叠加。传统DAS算法复杂度低，成像速度快，但由于其采用固定窗函数加权导致主瓣宽度增加，分辨率较低。近年来，为了提高波束形成算法的对比度和分辨率，自适应算法得到越来越多的研究。其中相干系数(CoherenceFactor,CF)算法由于其具有高分辨率高对比度的优点，得到了广泛的研究。它可以用于衡量超声波声束的聚焦质量，并充分抑制旁瓣伪像的形成。然而，当超声回波信号信噪比较低时，回波中噪声含量高，相干系数低，这将会导致图像整体亮度降低，目标幅值减小、以及黑区伪像等问题。为了防止相干系数对期望信号过分抑制造成的黑区伪像的问题，有学者们提出了基于空时信息的相干系数(Spatio-TemporallySmoothedCoherenceFactor，StS-CF)和基于空时信息的符号相干系数(Spatio-TemporallySmoothedSignCoherenceFactor，StS-SCF)以及均方-标准差(SignalMean-to-Standard-deviationFactor，SMSF)等多种算法，但其出发点是通过削弱相干系数的抑制能力而减少黑区伪像的产生，这同时也削弱了算法的分辨率和对比度性能，仍无法在综合成像质量上达到较好的平衡。综上所述，目前亟需一种既能保持良好分辨率对比度性能，又能保持强散斑背景不失真的波束形成算法，以全面提高超声算法的综合成像质量。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于子阵的空时域条件相干系数超声成像方法，克服传统相干系数类算法难以同时兼顾图像背景质量和成像分辨率的问题，有效提高图像分辨率及对比度，从而有效提高超声算法的综合成像效果。为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于子阵的空时域条件相干系数超声成像方法，具体包括以下步骤：S1：对超声阵元接收的回波信号进行处理，获得处理后的超声回波数据x(k)；S2：提取超声回波数据x(k)的符号值用于计算相干系数，并将阵列接收的回波数据依次划分为多个具有重叠阵元的子阵回波数据组；S3：设置近似相干判断阈值h，通过衡量子阵回波数据组的符号值一致性，计算各个回波数据组对应的近似相干性匹配系数；S4：通过计算完整信号长度内满足近似相干性匹配条件的回波数据组个数与总回波数据组个数的比值作为最终的子阵空时域条件相干系数；S5：利用最终求得的子阵空时域条件相干系数对回波构成的扫描线数据进行加权，得到优化后的扫描线信号；S6：获得所有优化后的扫描线信号，进行最终成像。进一步，步骤S1中，对超声阵元接收的回波信号进行处理，具体包括：放大、AD转换和延时聚焦处理；获取的处理后的超声波数据x(k)为：x(k)＝[x1(k),x2(k),…,xM(k)]其中，M表示超声阵列的阵元个数，k表示对应采样深度的采样时刻。进一步，所述步骤S2具体包括以下步骤：S21：提取阵列接收的超声回波数据的符号值：S22：将每个采样时刻的阵列回波数据依次划分为阵元数目为L的子阵回波数据组，则第k个采样时刻对应的回波数据组为：SL(k)＝[s1(k),s2(k),…,sl(k),…,sL(k)]其中，SL(k)表示第k个采样周期对应的子阵向量，sl(k)表示第k个采样时刻的第l个回波数据组，表示第k个采样时刻第l个阵元数据的符号数值。进一步，步骤S3中，计算的各个回波数据组对应的近似相干性匹配系数为：其中，SA-MFl(k)表示第k个采样时刻，第l个回波数据组的近似相干性匹配系数；sign(·)表示符号值求取函数，xm(k)表示第k个采样时刻第m个阵元的回波数据。进一步，步骤S4中，子阵空时域条件相干系数为：其中，SA-STCCF(k)表示第k个采样周期对应的子阵空时域条件相干系数，M表示阵列长度，(M-L+1)表示子阵个数，(2N+1)表示计算子阵近似相干性匹配系数所用到的采样周期个数。进一步，步骤S5中，利用最终求得的空时域条件相干系数对回波构成的扫描线信号进行加权，得到优化后的扫描线信号为：其中，y(k)表示原始未优化的扫描线数据，ySA-STCCF(k)表示经过子阵空时域条件相干系数优化之后的回波扫描线数据。本专利技术的有益效果在于：本专利技术相比于现有的相干系数类算法，能够更加充分地利用回波数据信息，得到更加准确的相干信息，具有更加灵活的可调节性能。本专利技术可以大幅度提高算法分辨率及对比度的同时避免黑区伪像的产生，并且由于其具有非常广的可调整性，因此可以很好的通过阈值参数达到理想的综合成像效果，能有效解决算法分辨率、对比度及强散斑背景质量无法兼顾等问题。本专利技术的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本专利技术的实践中得到教导。本专利技术的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。附图说明为了使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术作优选的详细描述，其中：图1为本专利技术所述超声成像方法的流程图；图2为子阵回波数据组区分及基于子阵的空时域条件相干系数超声成像过程示意图；图3为7种算法点目标成像结果；图4为50mm焦点处7种算法横向分辨率曲线图；图5为7种算法吸声斑目标成像结果；图6为7种算法强散斑目标成像结果；图7为7种算法geabr_0数据成像结果；图8为geabr_0实验77.5mm处散射点横向截面图。具体实施方式以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本专利技术的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。请参阅图1～图8，为图1为本专利技术方法流程图，如图1所示，本专利技术优选的一种基于子阵的空时域条件相干系数超声成像方法，包括以下步骤：步骤S1：对超声阵元接收的回波信号进行放大、AD转换和延时聚焦处理，以获得超声回波数据；得到延时聚焦处理之后的信号x(k)，x(k)表示为x(k)＝[x1(k),x2(k),…,xM(k)]，其中M表示超声阵列的阵元个数，k表示为对应采样深度的采样时刻。并将x(k)做本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于子阵的空时域条件相干系数超声成像方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：/nS1：对超声阵元接收的回波信号进行处理，获得处理后的超声回波数据x(k)；/nS2：提取超声回波数据x(k)的符号值用于计算相干系数，并将阵列接收的回波数据依次划分为多个具有重叠阵元的子阵回波数据组；/nS3：设置近似相干判断阈值h，通过衡量子阵回波数据组的符号值一致性，计算各个回波数据组对应的近似相干性匹配系数；/nS4：通过计算完整信号长度内满足近似相干性匹配条件的回波数据组个数与总回波数据组个数的比值作为最终的子阵空时域条件相干系数；/nS5：利用最终求得的子阵空时域条件相干系数对回波构成的扫描线数据进行加权，得到优化后的扫描线信号；/nS6：采用优化后的扫描线信号进行最终成像。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于子阵的空时域条件相干系数超声成像方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
S1：对超声阵元接收的回波信号进行处理，获得处理后的超声回波数据x(k)；
S2：提取超声回波数据x(k)的符号值用于计算相干系数，并将阵列接收的回波数据依次划分为多个具有重叠阵元的子阵回波数据组；
S3：设置近似相干判断阈值h，通过衡量子阵回波数据组的符号值一致性，计算各个回波数据组对应的近似相干性匹配系数；
S4：通过计算完整信号长度内满足近似相干性匹配条件的回波数据组个数与总回波数据组个数的比值作为最终的子阵空时域条件相干系数；
S5：利用最终求得的子阵空时域条件相干系数对回波构成的扫描线数据进行加权，得到优化后的扫描线信号；
S6：采用优化后的扫描线信号进行最终成像。


2.根据权利要求1所述的空时域条件相干系数超声成像方法，其特征在于，步骤S1中，对超声阵元接收的回波信号进行处理，具体包括：放大、AD转换和延时聚焦处理；获取处理后的超声波数据x(k)为：
x(k)＝[x1(k),x2(k),…,xM(k)]
其中，M表示超声阵列的阵元个数，k表示对应采样深度的采样时刻。


3.根据权利要求2所述的空时域条件相干系数超声成像方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：
S21：提取阵列接收的超声回波数据的符号值：



S22：将每个采样时刻的阵列回波数据依次划分为阵元数目为L的子阵回波数...

【专利技术属性】
技术研发人员：王平，李锡涛，陈靖翰，田训，柳学功，杜婷婷，梁家祺，武超，阎鑫龙，孔美娅，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50