超声多普勒频谱数据的处理方法、设备及可读存储介质技术

本公开涉及一种超声多普勒频谱数据的处理方法、设备及可读存储介质，其中处理方法包括：获取超声多普勒频谱数据；为所述超声多普勒频谱数据中的各组频谱数据检测尖峰信号，其中，一组频谱数据包括相邻的数列频谱数据；利用所述尖峰信号所在列的前面邻近列的频谱数据，替换所述尖峰信号，获得平滑后的频谱数据；以及基于平滑后的频谱数据，逐组地提取频谱轮廓。利用根据本公开的各个实施例的超声多普勒频谱数据的处理方法及检测设备，为超声多普勒频谱数据中的各组频谱数据检测尖峰信号，并依据在先产生的频谱数据替换尖峰信号，由此能够自动提取超声多普勒频谱数据中的信号轮廓，并且能有效去除尖峰杂波信号的干扰。

【技术实现步骤摘要】
超声多普勒频谱数据的处理方法、设备及可读存储介质
本公开涉及信号处理技术，更具体地，涉及一种超声多普勒频谱数据的处理方法、设备及可读存储介质。
技术介绍
脉冲多普勒图像在临床医学中有着重要的作用，是测量血管参数的重要载体。许多重要的医学指标可以从脉搏信号中分析和计算而来，进而帮助医生更好的分析病人的身体情况。目前临床测量血流速度的方法为手动测量，手动测量需要医生先冻结当前图像，利用超声设备的轨迹球手动描绘包络线，再利用超声软件自动的测量功能计算血流的各种参数。现有的手动测量方法有很多的弊端，主要是操作时间长如果操作失误，需要重新绘制，其次，描记精度无法保障。
技术实现思路
提出本公开以解决现有技术中存在的问题。旨在提供一种超声多普勒频谱数据的处理方法、设备及可读存储介质，其能够自动提取超声多普勒频谱数据中的信号轮廓，并且能迅速高效地去除尖峰杂波信号的干扰。在第一方面，本公开的实施例提供了一种超声多普勒频谱数据的处理方法，包括：获取超声多普勒频谱数据；为所述超声多普勒频谱数据中的各组频谱数据检测尖峰信号，其中，一组频谱数据包括相邻的数列频谱数据；利用所述尖峰信号所在列的前面邻近列的频谱数据，替换所述尖峰信号，获得平滑后的频谱数据；以及基于平滑后的频谱数据，逐组地提取频谱轮廓。在第二方面，本公开的实施例提供了一种超声多普勒检测设备，包括处理器、存储器及通信总线；所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；所述处理器用于执行存储器中存储的一个或者多个计算机程序，以实现如前述的超声多普勒频谱数据的处理方法的步骤。在第三方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述的超声多普勒频谱数据的处理方法的步骤。利用根据本公开的各个实施例的超声多普勒频谱数据的处理方法及检测设备，为超声多普勒频谱数据中的频谱数据逐组(每个组包括相邻的几列多普勒频谱数据)地检测尖峰信号，并依据在先产生的频谱数据替换尖峰信号，由此能够自动提取超声多普勒频谱数据中的信号轮廓，并且能迅速高效地去除尖峰杂波信号的干扰。附图说明在不一定按比例绘制的附图中，相同的附图标记可以在不同的视图中描述相似的部件。具有字母后缀或不同字母后缀的相同附图标记可以表示相似部件的不同实例。附图大体上通过举例而不是限制的方式示出各种实施例，并且与说明书以及权利要求书一起用于对所公开的实施例进行说明。这样的实施例是例证性的，而并非旨在作为本装置或方法的穷尽或排他实施例。图1示出根据本公开实施例的超声多普勒频谱数据的处理方法的基本流程图。图2(A)-2(B)示出根据本公开实施例的噪声候选频率区域示意图。图3示出根据本公开实施例的逐组提取频谱轮廓的流程图。图4示出根据本公开实施例的聚类算法的二分类结果示意图。图5(A)-5(B)示出根据将本公开实施例的处理方法应用于超声多普勒信号后的轮廓提取效果的示意图。图6示出根据本公开实施例的检测设备的架构示意图。具体实施方式为使本领域技术人员更好的理解本公开的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本公开作详细说明。下面结合附图和具体实施例对本公开的实施例作进一步详细描述，但不作为对本公开的限定。本公开中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指在该词前的要素涵盖在该词后列举的要素，并不排除也涵盖其他要素的可能。针对现有技术中存在的缺陷，本公开的实施例提供一种超声多普勒频谱数据的处理方法。如图1所示，本公开的超声多普勒频谱数据的处理方法可以首先在步骤S101中获取超声多普勒频谱数据。例如可以通过检测设备实时检测获取超声多普勒频谱数据，当然也可以是预先存储的超声多普勒频谱数据。然后在步骤S102中可以为所述超声多普勒频谱数据中的各组频谱数据检测尖峰信号，其中，一组频谱数据包括相邻的数列频谱数据。本示例中超声多普勒频率数据可以是实时一列一列获取的。然后可以将获取的超声多普勒频谱数据中，当前列频谱数据以及其相邻数列频谱数据作为一组频谱数据，在该组频谱数据中检测当前列频谱数据的尖峰信号。也即可以将依据超声多普勒频谱数据的产生的前后顺序将超声多普勒频谱数据分为若干组，相邻的多列数据为一组，然后在该组频谱数据中检测当前列频谱数据的尖峰信号。例如在实时获取到一列频谱数据后，可以将该列频谱数据作为当前列频谱数据，然后联合产生于当前列频谱数据之前的若干列频谱数据作为一组，从而在该组频谱数据中检测当前列频谱数据的尖峰信号。在输出该组频谱数据的信号轮廓后，继续获取下一列频谱数据，并联合其相邻的若干列频谱数据作为一组检测其中的尖峰信号。以此来实现将获取的超声多普勒频谱数据分为若干组，并进行尖峰信号检测。当然在一些实施方式中，对于实时性要求不高的处理方式，利用本公开方法可以直接将超声多普勒频谱数据一次性分为若干组，相邻的多列数据为一组，然后针对每一组频谱数据检测其中的尖峰信号，进而实现对每组数据单独处理。接着在步骤S103中可以利用所述尖峰信号所在列的前面邻近列的频谱数据，替换所述尖峰信号，获得平滑后的频谱数据。本示例中可以利用尖峰信号所在列的前面邻近列的频谱数据，替换所述尖峰信号，由此在降低运算量的前提下满足实时计算的要求，易于实现和推广应用。最后在步骤104中可以基于平滑后的频谱数据，逐组地提取频谱轮廓。例如可以直接提取平滑后的频谱数据中的频谱轮廓，也可以基于平滑后的包含前景信号和噪声信号的观测信号中来提取频谱轮廓。在多数情况下，频谱轮廓检测需要自动、实时，考虑到频谱数据的刷新是单线实时更新，所以以二维图像处理的角度出发往往不现实。本公开处理方法可以实时获取当前列频谱数据，并联合当前列频谱数据相邻数列频谱数据作为一组频谱数据，检测包含当前列频谱数据的一组频谱数据中的尖峰信号，从而实现实时自动检测异常尖峰信号。对于实时性要求不高的频谱数据的处理方式，还可以将频谱数据依序地分为若干组，每组包含若干相邻列的频谱数据，进而对每列数据单独处理，由此能够实现自动检测异常尖峰信号。发现异常尖峰信号位置后自动替换该位置的异常信号，从而保证提取的超声多普勒频谱数据的真实性，并且能够显著降低处理负荷，并满足实时处理的要求。在一些实施例中，为所述超声多普勒频谱数据中的各组频谱数据检测尖峰信号进一步包括，对于该组中的各列频谱数据：确定强度高于强度阈值的频谱数据为前景频谱数据；在该组中的前景频谱数据中的最大强度相对于最小强度的偏差高于偏差阈值的情况下，确定具有最大强度的前景频谱数据所在列中存在所述尖峰信号。由于尖峰信号属于真实信号，因此无法通过背景降噪的方式去除。基于此本示例中可以对于任一组的中的各列频谱数据，指定一强度阈值，若该组中的前景频谱数据中的最大强度相对于最小强度的偏差高于偏差阈值的情况下，则可以认为该组的所在列存在尖峰信号。本示例中所指的前景频谱数据中的最大强度相对于最本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种超声多普勒频谱数据的处理方法，其特征在于，包括：/n获取超声多普勒频谱数据；/n为所述超声多普勒频谱数据中的各组频谱数据检测尖峰信号，其中，一组频谱数据包括相邻的数列频谱数据；/n利用所述尖峰信号所在列的前面邻近列的频谱数据，替换所述尖峰信号，获得平滑后的频谱数据；以及/n基于平滑后的频谱数据，逐组地提取频谱轮廓。/n

【技术特征摘要】
1.一种超声多普勒频谱数据的处理方法，其特征在于，包括：
获取超声多普勒频谱数据；
为所述超声多普勒频谱数据中的各组频谱数据检测尖峰信号，其中，一组频谱数据包括相邻的数列频谱数据；
利用所述尖峰信号所在列的前面邻近列的频谱数据，替换所述尖峰信号，获得平滑后的频谱数据；以及
基于平滑后的频谱数据，逐组地提取频谱轮廓。


2.如权利要求1所述的超声多普勒频谱数据的处理方法，其特征在于，为所述超声多普勒频谱数据中的各组频谱数据检测尖峰信号进一步包括，对于该组中的各列频谱数据：
确定强度高于强度阈值的频谱数据为前景频谱数据；
在该组中的前景频谱数据中的最大强度相对于最小强度的偏差高于偏差阈值的情况下，确定具有最大强度的前景频谱数据所在列存在所述尖峰信号。


3.根据权利要求2所述的超声多普勒频谱数据的处理方法，其特征在于，背景噪声用作所述强度阈值。


4.根据权利要求2所述的超声多普勒频谱数据的处理方法，其特征在于，该组中的前景频谱数据中的最大强度相对于最小强度的偏差通过如下方式得到：
对于各组中的各列，对所述前景频谱数据的强度进行归一化处理；
基于该组中的归一化处理后的前景频谱数据的强度，确定最大强度相对于最小强度的差值，作为所述偏差。


5.如权利要求1所述的超声多普勒频谱数据的处理方法，其特征在于，还包括为各列频谱数据确定背景噪声，具体包括，对于各列频谱数据：
提取噪声候选频率区域内中的频谱数据；
在所提取的噪声候选频率区域中的频谱数据中，确定低强度的频谱数据，并在所述低强度的频谱数据的周围选取第一数量的频谱数据；
确定所述第一数量的频谱数据的强度的中值作为所述背景噪声。


6.如权利要求5所述的超声多普勒频谱数据的处理方法，其特征在于，所述噪声候选频...

【专利技术属性】
技术研发人员：曲荣召，金程，
申请(专利权)人：逸超科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11