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    CFI中基于動態(tài)區(qū)域劃分的非平穩(wěn)雜波抑制方法*

    2014-12-10 05:37:52熊秀娟王耀彬
    電子技術(shù)應(yīng)用 2014年12期
    關(guān)鍵詞:雜波濾波器血流

    熊秀娟,肖 磊,陳 波,彭 勇,王耀彬

    (西南科技大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,四川 綿陽 621010)

    0 引言

    在臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中,CFI能夠?qū)崟r準(zhǔn)確無創(chuàng)地探測血流速度,是診斷心血管疾病的重要技術(shù)[1]。在CFI中,探頭接收到的回波信號包括血流信號、雜波信號(由血管搏動和組織慢速移動引起),通常雜波信號強(qiáng)度比血流信號強(qiáng)度高出 40~80 dB[2],這給準(zhǔn)確地估計血流速度帶來了極大困難。因此,為了得到真實可靠的血流速度,必須對回波信號中的雜波進(jìn)行充分地抑制。

    目前常用的雜波抑制器有:低階FIR濾波器[3]、基于投影初始化的IIR濾波器[4]和回歸濾波器[5]。其中低階FIR濾波器、投影初始化IIR濾波器和回歸濾波器均屬于靜態(tài)濾波器,它們的通帶截止頻率、阻帶衰減等特性較為固定。當(dāng)雜波信號是平穩(wěn)信號時,這些濾波器能夠獲得較為理想的效果。但在實際臨床診斷中,由于人體呼吸、脈搏等因素造成組織加速運動,導(dǎo)致雜波信號屬于非平穩(wěn)隨機(jī)信號,靜態(tài)濾波器對此類信號的處理效果不理想。后來有學(xué)者提出非平穩(wěn)雜波抑制法[1],該方法對雜波抑制效果較好,但是在雜波信號較弱的區(qū)域會造成誤消除,導(dǎo)致血管內(nèi)血流信息的損失,對血流速度的估計造成極大誤差。

    本文在非平穩(wěn)雜波抑制法的基礎(chǔ)上提出一種基于動態(tài)區(qū)域劃分的非平穩(wěn)雜波抑制方法。該方法首先利用能量特性對回波信號進(jìn)行動態(tài)區(qū)域劃分,然后結(jié)合非平穩(wěn)雜波抑制法和多項式回歸法對不同區(qū)域的信號分別進(jìn)行處理。實驗結(jié)果表明,該方法的算法復(fù)雜度低,滿足超聲診斷設(shè)備的實時性要求;同時,該算法能較好地抑制雜波并保證流速度剖面的完整性,是一種快速有效的雜波抑制方法。

    1 原理與方法

    1.1 動態(tài)區(qū)域劃分和局部平滑

    多普勒回波信號是在同一探測位置發(fā)射K次脈沖波得到的一維向量矩陣。將軸向采樣容積為M的K個復(fù)解調(diào)信號排成二維矩陣,則對回波信號處理的過程即是對二維矩陣進(jìn)行運算。其中,信號構(gòu)成如圖1所示。通常,信號矩陣的行向量被稱為慢時信號,列向量被稱為快時信號[2]。

    圖1 信號構(gòu)成圖

    復(fù)解調(diào)回波信號可表示為矩陣X:

    其中K是慢時信號方向的采樣容積(脈沖重復(fù)數(shù)),M是快時信號方向的采樣容積。

    回波信號慢時信號方向的平均能量E_X表示為:

    同理,快時信號方向上不同深度的慢時信號能量E_Xs(m)可由式(3)表示:

    其中j是慢時信號方向上的第j個采樣點,m是快時信號方向上的第m個采樣點。由于不同區(qū)域的組織產(chǎn)生的回波信號強(qiáng)度不同,以式(4)的方式對信號進(jìn)行劃分,可以區(qū)分不同組織區(qū)的信號。

    通常在動態(tài)組織區(qū),雜波信號的強(qiáng)度比血流信號強(qiáng)度高出 40~80 dB,因此可以由式(5)再次對動態(tài)組織區(qū)的信號進(jìn)行劃分:

    其中E_M是動態(tài)組織區(qū)快時信號上慢時方向的平均能量。

    靜態(tài)組織區(qū)遠(yuǎn)離血管,整體趨于靜止,所以回波信號趨于平穩(wěn),且不攜帶任何速度信息;血流區(qū)分布在血管內(nèi)部,加之血管中的血流速度呈拋物線分布且相對較穩(wěn)定,因此血流區(qū)的信號相對平穩(wěn);雜波區(qū)受呼吸、脈搏等影響,造成血管及血管附近組織具有加速度,因此雜波區(qū)信號屬于非平穩(wěn)信號。

    為保證雜波濾波器自適應(yīng)于組織運動且不造成血流信息的損失,本文算法采用空間平滑法處理動態(tài)組織區(qū),如式(6):

    其中N是快時信號方向上參與空間平滑的區(qū)間半徑。

    1.2 雜波頻率估計[1]

    復(fù)解調(diào)回波信號x(m,k)用復(fù)指數(shù)形式表示為:

    x(m,k)=A(m,k)ejφ(m,k)(7)其中 A(m,k)是信號的幅值,φ(m,k)是信號的相位。通常在多普勒回波信號中,雜波信號的相位可以用一個低階多項式表示:

    由此可見,對雜波信號的瞬時頻率進(jìn)行估計,就是求出多項式系數(shù)ad的過程。

    引入矩陣R和向量φ,對擬合多項式(9)求解得多項式系數(shù)向量a:

    又由式(9)可得雜波瞬時頻率矩陣W=[w(m,1)w(m,2)… w(m,K)]T的表達(dá)式:

    將式(10)得到的系數(shù)向量a帶入式(11)就可以進(jìn)一步求得雜波的瞬時頻率矩陣W。對于D的取值,參考文獻(xiàn)[5]通過分析低階多項式擬合的原理并進(jìn)行大量的實驗后得出:當(dāng)D≤4時,多項式能夠有效地擬合低頻信號。在超聲彩色血流成像中,當(dāng)D=3時,擬合多項式能夠精確地描述雜波的瞬時頻率。

    1.3 局部非平穩(wěn)雜波抑制

    多普勒回波信號經(jīng)過動態(tài)區(qū)域劃分和雜波瞬時頻率估計后就可進(jìn)行混頻處理。其中混頻是為了將非平穩(wěn)雜波信號的頻率搬移到零頻附近。為保證血流信號點的完整性,本文算法只對雜波區(qū)信號進(jìn)行混頻處理。利用前文得到的雜波瞬時頻率,混頻信號可表示為:

    混頻過程可用式(14)表示:

    通過混頻處理,雜波信號的非平穩(wěn)性大大降低,此時通過常用的靜態(tài)濾波器就可以對雜波信號進(jìn)行充分抑制。由于血流區(qū)信號可能含有較弱的雜波,因此本文算法選用能夠避免數(shù)據(jù)點損失的多項式回歸濾波器對雜波信號進(jìn)行抑制,這樣既保證了雜波信號的有效去除,又保證了血流信息的完整性。算法流程如圖2所示。

    圖2 算法流程圖

    2 仿真實驗

    2.1 仿真模型與參數(shù)

    為了分析和驗證所提出的雜波抑制方法的有效性,本文在計算機(jī)上用MATLAB R2012a軟件平臺進(jìn)行仿真,運行環(huán)境為 Centrino2(1.66 GHz),采用丹麥技術(shù)大學(xué)學(xué)者Jenson等研制的Field ii軟件包仿真超聲多普勒回波信號。仿真所用的超聲血流模型如圖3所示,仿真參數(shù)如表1所述。圖4是通過仿真模型得到的一條回波信號波形圖。

    2.2 仿真實驗結(jié)果

    為驗證本文算法對雜波的抑制效果,將其與投影初始化濾波器、多項式回歸濾波器、SVD濾波器和非平穩(wěn)濾波器進(jìn)行比較。圖5所示的是一組(16條)回波信號經(jīng)過各濾波器后自相關(guān)估計得到的相應(yīng)的血流速度剖面波形圖,圖6所示的是218組相鄰回波信號通過各濾波器后自相關(guān)估計、編碼映射得到的血流速度圖。兩圖直觀地展示了不同濾波器對雜波的抑制性能。

    圖3 超聲血流模型圖

    表1 Field II仿真參數(shù)設(shè)置

    圖6 編碼映射血流圖

    由圖5(e)可以看出,采用本文算法進(jìn)行雜波抑制后,自相關(guān)估計得出的血流速度信息幾乎僅存在于血管內(nèi)部(約在掃描深度24 mm~34 mm之間,血管理論直徑為8 mm),且速度分布相對比較完整,這與實際情況基本相符。由圖5(a)~5(d)可以看出,經(jīng)過其他濾波器處理后的回波信號經(jīng)自相關(guān)估計后得到的血流速度信息不僅存在于血管內(nèi)部,也存在于組織區(qū),這顯然與實際情況不符。

    從圖6(e)可以看出,本文算法得到的血管壁清晰、完整,血管截面速度分布均勻;從圖 6(b)和 6(d)可以看出,經(jīng)過回歸濾波器和非平穩(wěn)濾波器得到的血流速度分布不均勻,且組織區(qū)出現(xiàn)偽血流信息;從圖6(c)中可以看出,經(jīng)過SVD濾波器后得到的血流速度分布不完整,血管內(nèi)速度出現(xiàn)零點,且血管直徑明顯小于理論值,成像效果較差;從圖6(a)可以看出,投影初始化IIR濾波器由于采用固定頻率作為截止頻率而造成數(shù)據(jù)點損失較大,使得血管直徑明顯小于理論值(理論血管直徑為8 mm)。

    此外,為了從客觀上對本文算法進(jìn)行評價,文章從最大速度估計、雜波血流比和算法運行時間三方面對算法進(jìn)行比較。比較結(jié)果如表2所示。

    表2 算法比較表

    從表2中可以看出,本文算法估計的最大速度值接近理論最大速度值0.972 m/s(本文算法的最大估計速度與多項式回歸濾波器相同,這是因為該算法采用多項式回歸法對血管中心區(qū)域信號進(jìn)行處理),表明采用本文算法對雜波信號進(jìn)行抑制時,原始信號中的血流信號損失較?。唤?jīng)本文算法濾波后,信號的雜波血流比明顯低于其他幾種濾波算法,這表明該算法能夠有效地對原始信號中所含的雜波信號進(jìn)行抑制;在運行時間上,本文算法的運行時間遠(yuǎn)小于其他幾種算法,這是由于該算法對靜態(tài)組織區(qū)的信號不做處理導(dǎo)致的。綜上所述,本文算法在雜波抑制效果、血流信息的保留和算法時間復(fù)雜度上都能取得較為滿意的結(jié)果,由此證明此算法較其他雜波抑制算法更有效。

    3 結(jié)論

    本文提出的基于動態(tài)區(qū)域劃分的非平穩(wěn)雜波抑制方法一改以往采用單一濾波方法進(jìn)行雜波抑制的模式,通過分析回波信號的特點,首先采用動態(tài)區(qū)域劃分法將信號分割為不同部分,再根據(jù)各部分信號的特點做出相應(yīng)處理。本文算法采取對靜態(tài)組織區(qū)信號完全保留的方法,既保證濾波器不會在此區(qū)域引入噪聲,又保證了運行速度。同時,對雜波區(qū)和血流區(qū)采取不同的濾波方法,既保證了雜波的有效去除,又避免了血流信號的損失。此外,該算法采用矩陣進(jìn)行推理運算,易于工程實現(xiàn)。

    另外,雜波瞬時頻率的估計是基于低階多項式來實現(xiàn)的,當(dāng)多項式階數(shù)取值適當(dāng)時,能較好地描述雜波頻率,但當(dāng)階數(shù)取值欠佳時,不能很好地對頻率進(jìn)行描述。因此,采取一種能精確描述雜波瞬時頻率的方法將是下一步研究的目標(biāo)。

    [1]王沛東,沈毅,王艷.超聲彩色血流成像中非平穩(wěn)雜波的抑制[J].中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報,2008,27(2):240-243.

    [2]尤偉,汪源源.超聲彩色血流成像中基于動態(tài)區(qū)域劃分抑制雜波的方法[J].儀器儀表學(xué)報,2010,31(3):594-599.

    [3]JENSEN JA.Estimation of blood velocities using ultrasound[C].Cambridge,UK:Cambridge University Press,1999:195-226.

    [4]CHORNOBOY E S.Initialization for improved IIR filter performance[J].IEEE Trans.Signal Processing,1992,40(5):543-550.

    [5]PARK G,KIM Y,SHIM H,et al.New adaptive clutter rejection based on spectral decomposition and tissue acceleration for ultrasound color Doppler imaging[C].IEEE Joint UFFC,EFTF and PFM Symposium,2013:1484-1487.

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