超声瞬时弹性成像算法与系统设计

超声瞬时弹性成像技术具有无创、无痛、定量、实时及重复性好等优势,适用于肝纤维化分期诊断,具有重要的临床应用价值。本文以超声瞬时弹性成像系统设计为研究出发点,提出在基于射频信号的时域互相关算法基础上,采用抛物线插值算法提取亚采样信息,提高位移场的估算精度;设计了剪切波匹配滤波器,以减弱低频振荡器对位移场造成的干扰,从而提高了应变估计质量,增强了剪切波速度估算的可靠性与准确性;设计了针对瞬时弹性成像系统的时间增益补偿(TGC)电路,以降低声信号衰减带来的影响,提高信号的信噪比;给出了一种聚丙烯酰胺凝胶生物仿体的制备方法,并采用机械压痕测试对仿体进行标定,将标定结果与瞬时弹性成像系统的检测结果进行了对比,对比结果显示出良好的一致性。生物仿体实验和健康人体肝脏的弹性测量结果也验证了提出的位移估计算法、匹配滤波器及TGC电路的优越性。     

基于JACKET的超声弹性成像算法并行实现简

针对超声弹性成像系统在医学诊断中的广泛应用,为了提高超声弹性成像算法的计算速度,提出采用GPU加速基于互相关算法的弹性成像技术。首先分析采用这种技术的可能性,然后通过GPU开发工具中的JACKET来实现互相关算法的并行计算,实现超声弹性成像技术。最后通过实验数据证明该方法在处理单帧弹性图条件下,能大幅提升图形计算的能力。与传统的互相关方法比较,具有25倍的加速比。     

基于JACKET的超声弹性成像算法并行实现

针对超声弹性成像系统在医学诊断中的广泛应用,为了提高超声弹性成像算法的计算速度,提出采用GPU加速基于互相关算法的弹性成像技术。首先分析采用这种技术的可能性,然后通过GPU开发工具中的JACKET来实现互相关算法的并行计算,实现超声弹性成像技术。最后通过实验数据证明该方法在处理单帧弹性图条件下,能大幅提升图形计算的能力。与传统的互相关方法比较,具有25倍的加速比。     

基于CUDA的声辐射力弹性成像算法研究

声辐射力弹性成像是一种新的测量组织硬度的超声成像方法。不同于其他超声组织弹性成像方法,声辐射力弹性成像能够定量测量组织的弹性模量数值,并且具有对操作者经验依赖性低的特点。然而,由于成像算法数据处理量大,运算时间长,声辐射力弹性成像还无法进行准实时的二维成像。为了获得实时的二维声辐射力弹性图像,提出并实现了一种适合于在GPU上并行计算的声辐射力弹性成像算法。通过与运行在CPU上的原始声辐射力弹性成像算法进行对比,证明在GPU上实现的算法大幅度地提高了运算速度。在自制弹性仿体上,比较了基于GPU和CPU两种算法所成的二维弹性分布图像的质量,结果证明两者的图像质量没有明显差异。     

超声弹性成像中零相位算法与互相关算法比较

超声弹性成像技术的基本思想就是从超声信号中获取生物组织的硬度/弹性信息并进行成像。超声弹性成像中,生物组织的位移估计是估算应变的关键。介绍两种位移估计的算法：零相位算法与互相关算法。并从时间,准确度上来对比两种算法,哪种在获取位移值上效果更佳。     

一种基于编码激励的超声弹性成像噪声抑制方法

超声弹性成像是利用生物组织弹性信息进行成像的影像学检测技术, 但图像上严重的伪影噪声降低了其临床诊断价值。编码激励技术在提高超声回波信号的信噪比、增加探测深度等方面有显著效果, 同时, 超声空间复合方法利用帧间噪声解相关性可有效抑制伪影噪声。为此, 在应用Chirp编码激励技术的基础上, 结合接收端的基于滤波器的弹性成像空间复合去噪算法, 进一步提高弹性图像质量; 利用Field Ⅱ仿真工具, 以Chirp作为激励信号仿真并计算复合的弹性应变。实验结果表明, 该方法能较强抑制弹性图像的伪影噪声, 对比传统弹性成像系统, 弹性图像的信噪比及对比度噪声比有明显的提升。     

CUDA平台下的超声弹性成像并行处理算法

超声弹性模式成像是新兴高端超声成像系统中出现的新型成像模式,与传统的黑白超,彩超成像模式不同,它能够为临床诊断提供组织器官的硬度信息.弹性成像模式可以帮助医生定性和定量地检测组织的弹性值变化,特别是对一些肿瘤疾病如乳腺癌等的早期检测有巨大的推动作用,因此,这一新型检测手段具有十分重大的临床应用价值.但是弹性成像系统在处理时涉及大量的复杂运算,使其难于在临床实时系统中得到应用,为此文章研究并提出一种基于CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)平台的超声弹性成像模式并行处理算法.算法包括了信号预处理,运动计算,应变估计和图像后处理与显示等处理步骤的并行实现.由弹性体模得到的数据实验表明,基于CUDA的超声弹性成像处理结果与基于CPU的实现相比,不仅可以得到相同质量的显示图像,而且可以取得较大的加速效果,满足实时系统需求,文章的数据测试显示对于256×512的信号数据能够达到63fps的帧率,速度提高了85倍.     

超声声辐射力弹性成像中基于拉东变换的剪切波速度估计方法的改进研究

能够无创定量测量人体组织弹性模量的声辐射力脉冲超声弹性成像方法,已经逐渐成为进行肝硬化分期和乳腺癌良恶性判别等临床诊断的重要工具。但是,在临床实践中也发现,弹性模量测量的稳定性会受到测量深度和组织各向异性等多种因素的影响。因此,如何通过算法的改进提高声辐射力脉冲超声弹性成像测量结果的可靠性,一直是该领域所关注的重要课题之一。文章对现有的基于拉东变换的剪切波速度估计算法进行了多种方式的改进,并利用自主研发的声辐射力定量超声弹性成像系统所采集的超声射频数据,对几种方法得出的剪切波速度测量结果进行了比较。这些改进算法可以被分为两类：(I)在以“时间-侧向位置”为坐标的位移矩阵上进行拉东变换;(II)在以“时间-深度”为坐标的位移矩阵上进拉东变换。第一类算法试图找到在某一个特定深度上剪切波侧向传播的最佳拟合轨迹,而第二类算法则试图直接找到在整个测量深度范围内,剪切波波前通过每个侧向位置的准确时间点。文章在标准弹性仿体和离体猪肉组织样本上进行了测量实验,比较了在不同深度位置上重复测量结果的可靠性,以及这些算法的耗时情况。实验结果将有助于我们找到一种兼顾测量稳定性和计算速度的新型剪切波速度估计算法,并将其应用到声辐射力脉冲超声弹性成像中,提高其测量结果的可靠性和在临床应用中的价值。     

一种超声弹性成像奇异点修正算法

位移图成像是超声弹性成像算法中一个非常关键的步骤。目前对于弹性成像的研究大多关注在位移图的成像过程和成像速度,而对于位移图中常出现的奇异点等噪点的修复,一直提及较少。简单介绍弹性成像的基本原理．并重点针对位移图中出现的奇异点提出一种修正算法。该算法能有效地修复位移图中的奇异点,具有高效和针对性强的特点。作为一种后处理算法,该算法可以运用于不同的弹性成像算法中,具有较高的使用价值。     

直方图匹配算法在超声弹性成像上的应用研究

为了降低弹性噪声、提高图像质量,对直方图匹配算法在超声弹性成像上的应用进行了研究。为使算法去噪效果最佳,通过实验探讨了最佳匹配窗口大小与超声弹性图像分辨率单元大小之间的关系,测试和分析了中心频率及互相关计算窗口长度对算法去噪效果的影响,并采集临床体模数据对算法效果进行了验证。实验结果表明,将直方图匹配算法应用至弹性成像后,弹性信噪比和对比度噪声比得到了显著的提高;最佳匹配窗口宽度与横向分辨率一致,长度与互相关计算窗口大小及中心频率成正比。