一种超声多普勒血流成像方法技术

本发明专利技术涉及超声图像处理技术领域，尤其涉及一种超声多普勒血流成像方法。本发明专利技术采用如下技术方案：对超声图像进行特征值分解得到不同能量的特征层，以此计算超声图像每个点的信噪比和能量分布，从而准确提取其中高可信度的血流数据，得到准确稳定的血流图像。本发明专利技术的有益效果在于：通过对超声图像进行特征值分解，可以在特征维度上将组织信号和噪音信号过滤掉从而将血流数据更好地提取出来，从而实现对血流数据的完整保留，可对微小血流进行稳定清晰的成像，且无需注射造影剂对人体造成创伤。伤。伤。

【技术实现步骤摘要】
一种超声多普勒血流成像方法


[0001]本专利技术涉及超声图像处理
，尤其涉及一种超声多普勒血流成像方法。

技术介绍

[0002]传统的超声彩色多普勒技术在观察小血管和慢速血流上存在局限性，特别是在实质性器官中，组织与血流的信息叠加在一起。常规血流的成像处理中，会使用壁滤波器用于滤除组织信号，壁滤波器一般都是一个高通滤波器。当血流速度较低时，组织与血流的频率接近，常规的壁滤波器无法将血流信号完整地分离出来，得到的血流信号存在不连贯、不稳定的问题。为了解决这一问题，通常会向血管注射造影剂来增强反射，以提高血流的检测准确度，但这是一种有创的方式。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种超声多普勒血流成像方法，具体在于提供一种无创且能得到准确、完整、清晰、稳定的血流图像的超声多普勒成像方法。
[0004]为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种超声多普勒血流成像方法，包括如下步骤：S01、对超声扫查得到的超声图像进行特征值分解，得到N个特征层，对N个特征层的数据取包络得到各个特征层的能量，根据各个特征层的能量将各个特征层分为高能量、中等能量和低能量三种特征层；其中，高能量特征层，是从N个特征层中，选取能量值最高的N/5个特征层作为高能量特征层，低能量特征层，是从N个特征层中，选取能量值最低的N/10个特征层作为低能量特征层，其余为中等能量特征层。
[0005]S02、根据步骤S01中得到的N个特征层的数据，判断超声图像的每个点在各个特征层的分布情况，对主要分布在中等能量特征层的点进行保留。
[0006]S03、以步骤S01中低能量特征层为噪声信号，并对超声图像中每个点进行信噪比计算，对于信噪比低于设定值的点，认为是低可信度的点，对于信噪比高于设定值的点，认为是高可信度的点，将低可信度的点进行剔除，保留高可信度的点。
[0007]S04、结合步骤S02和步骤S03结果，将既满足步骤S02中主要分布在中等能量特征层的点，又满足步骤S03中高可信度的点提取出来，从而得到高可信度的血流图像数据。
[0008]具体的，还包括步骤S05、将高可信度的血流图像数据使用“X”型模板开闭函数进行断点连通和压制背景噪声的处理，得到连贯清晰的血流图像数据。
[0009]具体的，还包括步骤S06、将步骤S05中得到的连贯清晰的血流图像数据进行连通域面积计算，对于连通域面积小于设定值的点认为是孤立点，将孤立点去除后得到连贯清晰且无噪点的血流图像数据。
[0010]本专利技术的有益效果在于：通过对超声图像进行特征值分解，可以在特征维度上将组织信号和噪音信号过滤掉从而将血流数据更好地提取出来，从而实现对血流数据的完整保留，可对微小血流进行稳定清晰的成像，且无需注射造影剂对人体造成创伤。
附图说明
[0011]附图1为实施例中超声多普勒血流成像方法的流程图。
实施方式
[0012]实施例1，参照图1，一种超声多普勒血流成像方法，包括如下步骤：S01、对超声扫查得到的超声图像进行特征值分解，得到N个特征层，对N个特征层的数据取包络得到各个特征层的能量，根据各个特征层的能量将各个特征层分为高能量、中等能量和低能量三种特征层；其中，高能量特征层，是从N个特征层中，选取能量值最高的N/5个特征层作为高能量特征层，低能量特征层，是从N个特征层中，选取能量值最低的N/10个特征层作为低能量特征层，其余为中等能量特征层。高能量、中等能量和低能量这三种特征层中，高能量的特征层代表了组织信号，中等能量的特征层代表了血流信号，低能量的特征层则代表了噪声信号。需要说明的是，上述对高能量特征层和低能量特征层的选取中，N/5以及N/10，应当均为整数，若存在不为整数的情况，则采用向下取整的方式进行计算。
[0013]S02、根据步骤S01中得到的N个特征层的数据，判断超声图像的每个点在各个特征层的分布情况，对主要分布在中等能量特征层的点进行保留。
[0014]S03、以步骤S01中低能量特征层为噪音信号，并对超声图像中每个点进行信噪比计算，对于信噪比低于设定值的点，认为是低可信度的点，对于信噪比高于设定值的点，认为是高可信度的点，将低可信度的点进行剔除，保留高可信度的点。
[0015]S04、结合步骤S02和步骤S03结果，将既满足步骤S02中主要分布在中等能量特征层的点，又满足步骤S03中高可信度的点提取出来，从而得到高可信度的血流图像数据。
[0016]另外，由于微小血流存在对比度不高的特点，本方法还包括步骤S05、将高可信度的血流图像数据使用“X”型模板开闭函数进行断点连通和压制背景噪声的处理，得到连贯清晰的血流图像数据。
[0017]同时，为了将图像中存在的孤立噪点进行去除，还包括步骤S06、将步骤S05中得到的连贯清晰的血流图像数据进行连通域面积计算，对于连通域面积小于设定值的点认为是孤立点，将孤立点去除后得到连贯清晰且无噪点的血流图像数据。
[0018]当然，以上仅为本专利技术较佳实施方式，并非以此限定本专利技术的使用范围，故，凡是在本专利技术原理上做等效改变均应包含在本专利技术的保护范围内。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种超声多普勒血流成像方法，其特征在于，包括如下步骤：S01、对超声扫查得到的超声图像进行特征值分解，得到N个特征层，对N个特征层的数据取包络得到各个特征层的能量，根据各个特征层的能量将各个特征层分为高能量、中等能量和低能量三种特征层；其中，高能量特征层，是从N个特征层中，选取能量值最高的N/5个特征层作为高能量特征层，低能量特征层，是从N个特征层中，选取能量值最低的N/10个特征层作为低能量特征层，其余为中等能量特征层；S02、根据步骤S01中得到的N个特征层的数据，判断超声图像的每个点在各个特征层的分布情况，对主要分布在中等能量特征层的点进行保留；S03、以步骤S01中低能量特征层为噪音信号，并对超声图像中每个点进行信噪比计算，对于信噪比低于设定值的点，认为是低可信度的点，...

【专利技术属性】
技术研发人员：范列湘，魏钟云，李斌，康宇强，邱浩淼，王煜，蔡泽杭，吴钟鸿，陈培峰，
申请(专利权)人：汕头市超声仪器研究所股份有限公司，
类型：发明
国别省市：