基于分级搜索的大视场自适应壁滤波方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于分级搜索的大视场自适应壁滤波方法及系统，该方法先采用大窗将整幅图像分为若干区域，进行滤波并评估各区域的血流信息含量，将血流信息含量高于阈值的区域提取出来用细化的小窗再进行局部滤波处理，每个小窗根据对应区域的噪声水平采用最优化的特异性滤波参数进行处理，最后进行图像重构，输出完整的壁滤波处理后的超声血流图像。本发明专利技术提供的基于分级搜索的大视场自适应壁滤波方法能够适用于大容量数据的高效壁滤波方法，提高了运算效率；本发明专利技术的壁滤波方法能够很好的抑制杂波，大大提高了滤波质量。大大提高了滤波质量。大大提高了滤波质量。

【技术实现步骤摘要】
基于分级搜索的大视场自适应壁滤波方法及系统


[0001]本专利技术涉及医学图像处理领域，特别涉及一种基于分级搜索的大视场自适应壁滤波方法及系统。

技术介绍

[0002]超快超声平面波成像技术能提供高帧频的大视场同步回波数据，为大视场血流图像提供了更多有效原始信息，普通滤波算法在处理大视场数据方面有诸多不足。
[0003]现有壁滤波方法大致分三种：(1)传统时间域滤波器每次滤波只能处理单点时间域信息，通过逐点滤波拼凑出二维图像，在大视场图像处理上存在效率低抗干扰力差等问题，速度慢，滤波效果差。(2)新型的奇异值分解滤波器(SVD滤波器，Singular Value Decompostion)能够一次输入全部原始数据，提高了处理效率，但对整幅图像采取“一刀切”的滤波截止设置，面对大视场图像中非均匀分布的有效信息存在局部过度或欠缺处理。(3)改进的分区域SVD滤波器，将整幅图画分为许多小区域各自进行特异性处理，提高了滤波质量，但牺牲了SVD滤波器高效的优势。
[0004]所以，现在需要一种更可靠的方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于分级搜索的大视场自适应壁滤波方法及系统。本专利技术能够综合全域SVD高效和分区域SVD滤波质量高的优点，对整个观察区域可快速获取高质量的血流图像。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种基于分级搜索的大视场自适应壁滤波方法，该方法用于对超声图像进行壁滤波处理，该方法先采用大窗(一级窗)将整幅图像分为若干区域，进行滤波并评估各区域的血流信息含量，将血流信息含量高于阈值的区域提取出来用细化的小窗(二级窗)再进行局部滤波处理，每个小窗根据对应区域的噪声水平采用最优化的特异性滤波参数进行处理，最后进行图像重构，输出完整的壁滤波处理后的超声血流图像。
[0007]优选的是，该方法包括以下步骤：
[0008]1)获取多帧时间连续的二维平面波超声回波信号，经IQ解调得到大视场连续帧二维平面波解调数据；
[0009]2)一级窗评估：对整幅图像以大窗划分为若干区域，同步评估各区域的血流信息含量，将血流信息含量高于阈值的区域提取出来；
[0010]3)二级窗细化：计算并设置合适的小窗，将步骤2)提取出来的血流信息含量高于阈值的区域划分成一个个相邻区域之间相互有重叠的小窗；
[0011]4)每个小窗独立进行自适应壁滤波处理；
[0012]5)图像重构：将各个小窗独立自适应滤波后输出的结果，叠加到全图相应位置，通过统计及加权平均获得归一化图像，输出重构的完整血流图像。
[0013]优选的是，单个小窗进行自适应壁滤波处理的步骤为：进行小窗数据时空域重构，得到分解矩阵，通过奇异值分解提取特征值，绘制特征曲线，利用特征曲线计算最优化的滤波参数，采用最优化的滤波参数对该小窗数据进行滤波，重构图像并输出结果。
[0014]本专利技术还提供一种基于分级搜索的大视场自适应壁滤波系统，其包括：
[0015]IQ解调模块，其对获取的多帧时间连续的二维平面波超声回波信号进行IQ解调，得到大视场连续帧二维平面波解调数据；
[0016]一级窗评估模块，其对整幅图像以大窗划分为若干区域，同步评估各区域的血流信息含量，将血流信息含量高于阈值的区域提取出来；
[0017]二级窗细化模块，其计算并设置合适的小窗，将一级窗评估模块提取出来的血流信息含量高于阈值的区域划分成一个个相邻区域之间相互有重叠的小窗；
[0018]自适应壁滤波处理模块，其对每个小窗独立进行自适应壁滤波处理；
[0019]以及图像重构模块，其将自适应壁滤波处理模块得到的各个小窗独立自适应滤波后输出的结果叠加到全图相应位置，通过统计及加权平均获得归一化图像，输出重构的完整血流图像。
[0020]本专利技术还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被执行时用于实现如上所述的方法。
[0021]本专利技术还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法。
[0022]本专利技术的有益效果是：本专利技术提供的基于分级搜索的大视场自适应壁滤波方法能够适用于大容量数据的高效壁滤波方法，一方面，本专利技术通过分级搜索策略，只在有需要的部位分配算力，提高了运算效率；另一方面，本专利技术中滤波小窗虽然重叠，但彼此滤波过程间并无迭代，因此多个独立小窗可通过多线程同步计算，大大节约运算时间；
[0023]本专利技术的壁滤波方法能够很好的抑制杂波，一方面，通过细分滤波区域来降低滤波难度，单次滤波区域缩小使空间域信息相似度提高，有效信息更集中，更容易将杂波信号从中剔除；另一方面，针对每个独立区域的数据特性设计最优化滤波参数，大大提高了滤波质量。
附图说明
[0024]图1为本专利技术的基于分级搜索的大视场自适应壁滤波方法的流程图。
具体实施方式
[0025]下面结合实施例对本专利技术做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
[0026]应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不排除一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。
[0027]实施例1
[0028]本实施例的一种基于分级搜索的大视场自适应壁滤波方法，该方法用于对超声图像进行壁滤波处理，该方法先采用大窗(一级窗)将整幅图像分为若干区域，进行滤波并评
估各区域的血流信息含量，将血流信息含量高于阈值的区域(有效信息丰富、图像复杂)提取出来用细化的小窗(二级窗)再进行局部滤波处理，每个小窗根据对应区域的噪声水平采用最优化的特异性滤波参数进行处理，最后进行图像重构，输出完整的壁滤波处理后的超声血流图像。
[0029]参照图1，本实施例中的基于分级搜索的大视场自适应壁滤波方法包括以下步骤：
[0030]1)通过阵列超声探头(包括凸阵和线阵)采集多帧时间连续的二维平面波超声回波信号，经IQ解调得到大视场连续帧二维平面波解调数据；
[0031]2)一级窗评估：对整幅图像以大窗划分为若干区域，同步评估各区域的血流信息含量，将血流信息含量高于阈值的区域提取出来；
[0032]3)二级窗细化：计算并设置合适的小窗，将步骤2)提取出来的血流信息含量高于阈值的区域划分成一个个相邻区域之间相互有重叠的小窗；
[0033]4)每个小窗独立进行自适应壁滤波处理：
[0034]进行小窗数据时空域重构，得到分解矩阵，通过奇异值分解提取特征值，绘制特征曲线，利用特征曲线计算最优化的滤波参数，采用最优化的滤波参数对该小窗数据进行滤波，重构图像并输出结果。每个小窗的数据独立滤波，由于各窗互不干扰，该过程可同步进行提高处理速度。
[0035]5)图像重构：将各个小窗独立自适应滤波后输出的结果，叠加到全图相应位置，通过统计及加权平均获得归一化图像，输出重构的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分级搜索的大视场自适应壁滤波方法，其特征在于，该方法用于对超声图像进行壁滤波处理，该方法先采用大窗将整幅图像分为若干区域，进行滤波并评估各区域的血流信息含量，将血流信息含量高于阈值的区域提取出来用细化的小窗再进行局部滤波处理，每个小窗根据对应区域的噪声水平采用最优化的特异性滤波参数进行处理，最后进行图像重构，输出完整的壁滤波处理后的超声血流图像。2.根据权利要求1所述的基于分级搜索的大视场自适应壁滤波方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)获取多帧时间连续的二维平面波超声回波信号，经IQ解调得到大视场连续帧二维平面波解调数据；2)一级窗评估：对整幅图像以大窗划分为若干区域，同步评估各区域的血流信息含量，将血流信息含量高于阈值的区域提取出来；3)二级窗细化：计算并设置合适的小窗，将步骤2)提取出来的血流信息含量高于阈值的区域划分成一个个相邻区域之间相互有重叠的小窗；4)每个小窗独立进行自适应壁滤波处理；5)图像重构：将各个小窗独立自适应滤波后输出的结果，叠加到全图相应位置，通过统计及加权平均获得归一化图像，输出重构的完整血流图像。3.根据权利要求2所述的基于分级搜索的大视场自适应壁滤波方法，其特征在于，单个小窗进行自适应壁滤波处理的步骤为：进行小窗数据时空域重构，得到分解矩阵，通过奇异值分解提取...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐依雯，崔崤峣，焦阳，李昕泽，唐雨嘉，
申请(专利权)人：苏州国科昂卓医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：