一种基于点扩散函数和去卷积的微血管超分辨成像方法、设备及介质技术

本发明专利技术公开了一种基于点扩散函数和去卷积的微血管超分辨成像方法、设备及介质，方法：获取造影增强的超声回波信号，进行信号前处理、波束合成与正交解调得到超声图像；对超声图像进行图像后处理，叠加得到微血管超分辨率图像；所述图像后处理包括：去相干、插值、微泡分离、去噪、点扩散函数去卷积、定位微泡质心；微泡分离包括：利用一个超声微泡模型的成像结果作为点扩散函数PSF1，对图像所有子图进行二维归一化互相关计算，将其中互相关系数最大的子图作为点扩散函数PSF2；利用PSF2对图像进行二维归一化互相关处理，保留系数大于阈值T的子图；在点扩散函数去卷积时，采用PSF2作为去卷积的模糊核。本发明专利技术不但能够提升成像的准确度和图像分辨率，而且还能有效抑制图像的背景噪声。噪声。噪声。

【技术实现步骤摘要】
一种基于点扩散函数和去卷积的微血管超分辨成像方法、设备及介质


[0001]本专利技术属于超声成像
，特别涉及一种基于点扩散函数和去卷积的微血管超分辨成像方法、设备及介质。

技术介绍

[0002]人体血管的解剖关系在临床手术中至关重要，术前对微血管进行探查并明确其解剖结构，在整形外科手术的术前皮瓣设计和术后护理分析、显微血管外科手术的术前评价、心血管疾病的预防和诊断等多个医学领域具有十分重要的意义。
[0003]随着研究的深入和临床上需求的进一步提高，微泡增强多普勒超声是近年来新发展的超声成像改良技术，是常规的彩色Doppler超声成像的一种增强模式，在临床中的应用逐渐增多。该技术的成像优势是通过微泡增强回声，可显示出更加细小的血管，同时兼备超声实时、无辐射、安全环保等优点。

技术实现思路

[0004]针对国内现有的并应用于微血管超分辨成像技术可靠性、准确性不足，对医护人员的专业水平要求较高，图像分辨率低等局限，本专利技术提出一种基于点扩散函数和去卷积的微血管超分辨成像方法、设备及介质，不仅能够提升成像的准确度和图像分辨率，而且还能有效抑制图像的背景噪声。
[0005]为实现上述技术目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0006]一种基于点扩散函数和去卷积的微血管超分辨成像方法，包括：
[0007]S1：获取造影增强的超声回波信号，对其进行信号前处理、波束合成与正交解调，得到N帧超声图像；
[0008]S2：对N帧超声图像进行图像后处理，最后对处理后的N帧超声图像叠加得到微血管超分辨率图像；
[0009]所述图像后处理包括：去相干、插值、微泡分离、去噪、点扩散函数去卷积、定位微泡质心；
[0010]所述微泡分离包括：对每帧超声图像，首先利用一个超声微泡模型的成像结果作为点扩散函数PSF1，对超声图像中的所有子图进行二维归一化互相关计算，将其中互相关系数最大的子图作为该超声图像对应的点扩散函数PSF2；然后利用点扩散函数PSF2，进一步对超声图像进行二维归一化互相关处理，并保留超声图像内互相关系数大于阈值T的子图；
[0011]在点扩散函数去卷积时，采用微泡分离得到的点扩散函数PSF2，作为对应超声图像进行去卷积的模糊核。
[0012]进一步的，采用10um钨丝模型来模拟所述一个超声微泡的成像结果。
[0013]进一步的，所述二维归一化互相关的计算式为：
[0014][0015]式中，(x,y)表示待参与二维归一化互相关处理的超声图像的任意子图S
x,y
的左上角像素点的坐标，(i,j)表示点扩散函数的任意像素点的坐标，(x+i,y+j)表示子图S
x,y
中的任意像素点的坐标，S(x+i,y+j)表示子图S
x,y
中坐标为(x+i,y+j)的像素点的灰度值，h(i,j)表示点扩散函数中坐标为(i,j)的像素点的灰度值，表示点扩散函数的灰度值平均值，m,n表示点扩散函数的像素大小，即子图S
x,y
中的像素大小；
[0016]进一步的，采用迭代Richardson
‑
Lucy算法对超声图像进行点扩散函数去卷积处理，表示为：
[0017][0018]其中，f
k
(x,y)表示第k迭代去卷积处理得到的复原超声图像，(x,y)表示像素点坐标；g(x,y)表示去噪得到的超声图像，选择初始条件为f
k＝0
(x,y)＝g(x,y)进行迭代，当k不断增大时，f
k+1
(x,y)逐渐收敛，进而可求得图像的近似值；h(x,y)表示点扩散函数，h(
‑
x,
‑
y)取负号表示点扩散函数h(x,y)的翻转。
[0019]进一步的，所述信号前处理包括信号放大、AD转换、滤波和变迹；所述波束合成采用相干平面波复合和相干因数加权。
[0020]进一步的，采用奇异值分解的方式对图像进行去相干处理：首先将解调后的N帧图像(x,y,N)重新组合成Casorati矩阵(x
×
y，N)；然后对矩阵(x
×
y，N)进行奇异值分解得到一个奇异值矩阵，并根据预设的边界阈值提取中间部分奇异值构成新的奇异值矩阵最后利用新的奇异值矩阵做奇异值分解的逆运算，得到一个新的N帧图像。
[0021]进一步的，采用双线性插值将去相干得到的图像进行插值，使图像的像素点间隔降低到10um。
[0022]进一步的，定位微泡质心时，对去卷积所得超声图像，将其中所有孤立子图的强度峰值均作为1个超声微泡的质心位置，并在孤立子图中只保存微泡质心位置的像素值。
[0023]一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现上述任一项所述方法中的波束合成与正交解调、图像后处理。
[0024]一种计算机可读存储介质，其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上述任一项所述方法中的波束合成与正交解调、图像后处理。
[0025]有益效果
[0026]1)在本专利技术中，使用线性阵列超声换能器向目标成像区域发射多角度、超高脉冲重复率的平面超声波，并接受超声回波信号，能够有效追踪沿微血管流动的超声微泡，从而提高图像的信噪比；
[0027]2)引入微泡点扩散函数PSF2，在二维归一化互相关处理中能够极大提高微泡的检测精度和效率；
[0028]3)利用Richardson
‑
Lucy去卷积算法复原图像，能够提升微泡质心的定位准确度、图像分辨率以及对比度，降低背景噪声。
附图说明
[0029]图1为本专利技术实施例所述方法的流程图；
[0030]图2为本专利技术实施例所述方法中图像后处理的算法流程图；
[0031]图3为小鼠腿部黑色素瘤区域的超声B
‑
mode成像结果。
[0032]图4为小鼠腿部黑色素瘤区域微血管超分辨结果，其在步骤5的图像后处理中没有进行微泡点扩散函数去卷积计算。
[0033]图5为小鼠腿部黑色素瘤区域微血管超分辨结果，其在步骤5的图像后处理中的归一化互相关系数的计算采用了钨丝点扩散函数PSF1。
[0034]图6为小鼠腿部黑色素瘤区域微血管超分辨结果。
具体实施方式
[0035]下面对本专利技术的实施例作详细说明，本实施例以本专利技术的技术方案为依据开展，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，对本专利技术的技术方案作进一步解释说明。
[0036]本实施例提供一种基于点扩散函数和去卷积的微血管超分辨成像方法，如图1所示，包括：
[0037]步骤1、六氟化硫超声微泡作为一种已经获得临床应用批准的造影剂，能够增强血管内血流超声回波信号，提高超声图像的清晰度和分辨率，因此首先将低浓度的六氟化硫超声微泡混悬液注射到成像目标的静脉血管内，其中超声微泡混悬液的浓度以及本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于点扩散函数和去卷积的微血管超分辨成像方法，其特征在于，包括：S1：获取造影增强的超声回波信号，对其进行信号前处理、波束合成与正交解调，得到N帧超声图像；S2：对N帧超声图像进行图像后处理，最后对处理后的N帧超声图像叠加得到微血管超分辨率图像；所述图像后处理包括：去相干、插值、微泡分离、去噪、点扩散函数去卷积、定位微泡质心；所述微泡分离包括：对每帧超声图像，首先利用一个超声微泡模型的成像结果作为点扩散函数PSF1，对超声图像中的所有子图进行二维归一化互相关计算，将其中互相关系数最大的子图作为超声图像对应的点扩散函数PSF2；然后利用点扩散函数PSF2，进一步对超声图像进行二维归一化互相关处理，并保留超声图像内互相关系数大于阈值T的子图；在点扩散函数去卷积时，采用微泡分离得到的点扩散函数PSF2，作为对应超声图像进行去卷积的模糊核。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用10um钨丝模型来模拟所述一个超声微泡模型的成像结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述二维归一化互相关的计算式为：式中，(x,y)表示待参与二维归一化互相关处理的超声图像的任意子图S
x,y
的左上角像素点的坐标，(i,j)表示点扩散函数的任意像素点的坐标，(x+i,y+j)表示子图S
x,y
中的任意像素点的坐标，S(x+i,y+j)表示子图S
x,y
中坐标为(x+i,y+j)的像素点的灰度值，h(i,j)表示点扩散函数中坐标为(i,j)的像素点的灰度值，表示点扩散函数的灰度值平均值，m,n表示点扩散函数的像素大小，即子图S
x,y
中的像素大小。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用迭代Richardson
‑
Lucy算法对超声图...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈泽宇，陈翔，何志友，赵爽，全彪，俞念舟，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：