[發明專利]實時超聲彈性成像方法和系統

在審

• 申請號: 201410326830.3
• 申請日: 2014-07-09
• 公開（公告）號: CN105266849A
• 公開（公告）日: 2016-01-27
• 發明（設計）人: 孫新;趙明昌
• 申請（專利權）人: 無錫祥生醫學影像有限責任公司
• 主分類號: A61B8/08
• 分類號: A61B8/08
• 代理公司: 無錫市大為專利商標事務所(普通合伙) 32104
• 代理人: 曹祖良

技術領域

本發明涉及超聲波回波成像領域，尤其是一種實時超聲彈性成像方法和系統。

背景技術

超聲波回波成像技術目前已經被廣泛應用于軍事、醫療等領域。超聲波回波成像中關于彈性成像的概念最早由Ophir等人于1991年首次提出。之后，彈性成像技術在近二十年里得到了迅猛發展，它被稱為繼A型、B型、D型、M型超聲之后的E型模式。超聲彈性成像是通過超聲成像系統進行生物組織彈性參數成像，超聲彈性圖能夠提供傳統B超圖像所無法反映的生物組織彈性特征，對于腫瘤檢測等臨床應用有非常大的幫助。由于具有易于實現、適用于實時診斷和對組織無侵害性等優點，超聲彈性成像技術受到了廣泛的關注。

現有的彈性成像方法中，計算位移場的方法大多基于互相關算法和改進的互相關算法，其使用的數據為RF射頻數據，而不能直接使用B模式圖像，由于處理RF射頻數據需要很大的運算，因此造成了現有的方法計算效率低下的問題；光流法是指空間運動物體在觀察成像平面上的像素運動的瞬時速度，利用圖像序列中像素在時間域上的變化以及相鄰幀之間的相關性來找到上一幀跟當前幀之間存在的對應關系，從而計算出相鄰幀之間物體的運動信息的一種方法。計算應變的方法大多基于最小二乘擬合算法和梯度法，使用這些方法計算出的應變，在精度方面還有提高的空間。

1998年，Negahdaripour將光流(OpticalFlow)定義為動態圖像的幾何變化和輻射度變化的全面表示。光流法利用圖像序列中的像素強度數據的時域變化和相關性來確定各自像素位置的運動，表達了圖像灰度在時間上的變化與景象中物體結構及其運動的關系。用于評價光流法精度的一個經典標準來自于Middlebury，其用于光流法評價的數據集有12張圖像，除此之外還有Sintel和KITTI。

光流法的基本原理如下：

令I(x,y,t)表示在t時刻圖像上像素(x,y)處的亮度(或顏色)，那么光流法的目的就是求出在t+1時刻的圖像上，該像素相對于原來(x,y)的位移量(u,v)，用方程表示即：

I(x+u,y+v,t+1)＝I(x,y,t)(1)

其中u和v是待求解的位移量。該方程被稱為BrightnessConstancyModel(亮度恒定模型)。

在經典的光流法中，一般利用一階泰勒展開作為工具來建立圖像梯度和位移之間的關系，這一步驟通常被稱為線性化。具體原理如下：

假設圖像的亮度是連續的，如圖2的一維示例，曲線1表示frame1(幀1)中的圖像，曲線2表示frame2(幀2)中的圖像，待求的位移是向右的箭頭對曲線進行一階泰勒展開，其實就是假設曲線的局部是線性的，這樣可以考察如圖2的向右箭頭、向上箭頭、粗線段組成的三角形。并非是粗線段的長度，而是其斜率。這樣可以得到圖中所示的關系，注意負號是因為斜率其實表示的是鈍角的tan值。這樣一來就建立了圖像的導數和位移之間的關系，注意是圖像在空間上的導數，是圖像在時間上的導數。

將圖2中的方程用在二維的圖像上，對于每個像素，可以寫出以下方程：

I_xu+I_yv+I_t＝0(2)

其中，I_x和I_y是圖像沿空間的x和y兩個方向的導數，即圖像梯度的兩個分量；I_t是圖像沿時間變化的導數，可以用兩幀圖像的差異來近似；u和v是該像素沿x和y方向的位移，也就是待求的光流未知量。該方程是BrightnessConstancyModel(亮度恒定模型)線性化的結果，被稱為GradientConstraintEquation(梯度約束方程)。

需要注意的是，上面這個模型是建立在兩個假設基礎上：第一，圖像變化是連續的；第二，位移不是很大。如果這兩點假設不成立，即圖像不連續且位移很大，則無法將位移和圖像梯度聯系起來，泰勒展開得到的近似結果將很差。在實際操作中，可以很容易使上述兩個假設其成立。關于第一點假設，一般可以預先對圖像進行高斯平滑，使其變化較為平緩；關于第二點假設，一般對圖像降分辨率建立金字塔，通過Coarse-To-Fine(由粗到精)的方式去求解。