CN103519847A - 基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法和*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法和***。所述方法包括：转换步骤，将整帧的超声回波射频信号转换为解析信号；划分步骤，将整帧的解析信号根据预设窗口长度进行分段，得到分段窗口数据段；积和步骤，对相邻的两帧信号，将对应分段窗口数据段进行一次无偏移的积和运算，得到目标复数；相位计算步骤，计算所述目标复数的相位；速度估算步骤，利用所述相位计算得到两帧信号间隔中血流的平均移动速度。上述基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法，不需进行信号分解和低通滤波，既简化了计算，也消除了滤波对结果的负面影响，减小了计算量，大大缩短了计算时间。

Description

基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法和***

技术领域

本发明涉及超声成像领域，特别是涉及一种基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法和***。

背景技术

多普勒效应是指物体辐射的波长因为波源和观测者的相对运动而产生变化。在运动的波源前面，波被压缩，波长变得较短，频率变得较高；在运动的波源在后面时，会产生相反的效应。

将超声回波的多普勒效应用于对动脉血流速度的测量，即超声Doppler（多普勒）速度估测。由于血管内的血液是流动的物体，所以超声波振源与相对运动的血液间就产生多普勒效应。血管向着超声源运动时，反射波的波长被压缩，因而频率增加。血管离开声源运动时，反射波的波长变长，因而在单位时间频率减少。反射波频率增加或减少的量，与血液流运速度成正比，从而根据超声波的频移量，测定血液的流速，计算公式如下：

$\mathrm{\υ}=\frac{\mathrm{\ω}}{{\mathrm{\ω}}_0}\frac{c}{2\cos \mathrm{\θ}}$

其中，υ是血流速度，ω为Doppler频率，ω₀为超声发射频率，c为超声声速，θ为超声波束和血流方向之间的夹角。

多普勒超声一般采用自相关技术处理多普勒信号。具体算法是：首先将原始的超声射频回波信号进行IQ分解，IQ分解信号是将原信号分别乘以cos(2πft)和sin(2πft)（f是超声发射频率），再经过低通滤波之后采样，得到In-phase和Quadrature phase两路信号。IQ信号可以组成复数包络信号（complex envelopesignal），In-phase信号为复数包络信号的实部，Quadrature phase信号为复数包络信号的虚部，复数包络信号的频率为对应血流速度的Doppler频率ω。对前后相继的两帧复数包络信号（两帧间的时间间隔为T）进行自相关运算，得到自相关系数R，计算R的相位，由Wiener-Khinchin定理，可得平均Doppler频率ω等于

(T)/T，ω跟血流速度υ成正比，可以由超声发射频率f和超声声速c求出血流速度υ。其计算公式如下：

$\mathrm{\υ}=\frac{c}{4\mathrm{\π}f\cos \mathrm{\θ}}\arctan \left(\frac{{\mathrm{\Σ}}_{m=0}^{M-1}Q(m,s){\mathrm{\Σ}}_{m=0}^{M-1}I(m,s+1)-{\mathrm{\Σ}}_{m=0}^{M-1}I(m,s){\mathrm{\Σ}}_{m=0}^{M-1}Q(m,s+1)}{{\mathrm{\Σ}}_{m=0}^{M-1}I(m,s){\mathrm{\Σ}}_{m=0}^{M-1}I(m,s+1)-{\mathrm{\Σ}}_{m=0}^{M-1}Q(m,s){\mathrm{\Σ}}_{m=0}^{M-1}Q(m,s+1)}\right)\frac{1}{T}$

其中，m是数据点在数据帧中的位置，s是帧序号，arctan()部分为

(T)，I、Q分别为In-phase和Quadrature phase信号。

传统的超声Doppler血流速度算法需要利用软件实现IQ分解，且分解中使用低通滤波器，大大增加了计算量和计算时间。

发明内容

基于此，有必要针对传统的超声Doppler血流速度算法计算量大且耗时的问题，提供一种能节省计算时间的基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法。

此外，还有必要提供一种能节省计算时间的基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测***。

一种基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法，包括：

转换步骤，将整帧的超声回波射频信号转换为解析信号；

划分步骤，将整帧的解析信号根据预设窗口长度进行分段，得到分段窗口数据段；

积和步骤，对相邻的两帧信号，将对应分段窗口数据段进行一次无偏移的积和运算，得到目标复数；

相位计算步骤，计算所述目标复数的相位；

速度估算步骤，利用所述相位计算得到两帧信号间隔中血流的平均移动速度。

在其中一个实施例中，在所述转换步骤之前，还包括：

分块步骤，将超声回波射频信号分成多个数据矩阵；

所述转换步骤包括：

将每个数据矩阵的整帧的超声回波射频信号转换为解析信号；

在所述速度估算步骤之后，还包括：

二维速度分布图像步骤，根据计算得到多个数据矩阵中每个数据矩阵中相邻两帧数据间隔中血流的平均移动速度，形成血流的二维速度分布图像。

在其中一个实施例中，所述转换步骤包括：

将整帧的超声回波射频信号采用傅里叶变换和逆变换得到解析信号。

在其中一个实施例中，所述转换步骤采用由图形处理器实现的第一内核函数进行处理，所述第一内核函数的block数为数据矩阵的行数，所述第一内核函数的thread数为数据矩阵的列数。

在其中一个实施例中，所述积和步骤、相位计算步骤和速度估算步骤采用由图形处理器实现的第二内核函数计算；所述第二内核函数的block数为数据矩阵的行数减1，每个block的thread数为分段窗口数，所述分段窗口数通过所述数据矩阵的列数与窗口宽度之差，除以步长，再加1得到。

一种基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测***，包括：

转换模块，用于将整帧的超声回波射频信号转换为解析信号；

划分模块，用于将整帧的解析信号根据预设窗口长度进行分段，得到分段窗口数据段；

积和模块，用于对相邻的两帧信号，将对应分段窗口数据段进行一次无偏移的积和运算，得到目标复数；

相位计算模块，用于计算所述目标复数的相位；

速度估算模块，用于利用所述相位计算得到两帧信号间隔中血流的平均移动速度。

在其中一个实施例中，所述***还包括分块模块和二维速度分布图像模块，

所述分块模块用于将超声回波射频信号分成多个数据矩阵；

所述转换模块还用于将每个数据矩阵的整帧的超声回波射频信号转换为解析信号；

所述二维速度分布图像模块用于根据计算得到多个数据矩阵中每个数据矩阵中相邻两帧数据间隔中血流的平均移动速度，形成血流的二维速度分布图像。

在其中一个实施例中，所述转换模块还用于将整帧的超声回波射频信号采用傅里叶变换和逆变换得到解析信号。

在其中一个实施例中，所述转换模块采用由图形处理器实现的第一内核函数进行处理，所述第一内核函数的block数为数据矩阵的行数，所述第一内核函数的thread数为数据矩阵的列数。

在其中一个实施例中，所述积和模块、相位计算模块和速度估算模块采用由图形处理器实现的第二内核函数计算；所述第二内核函数的block数为数据矩阵的行数减1，每个block的thread数为分段窗口数，所述分段窗口数通过所述数据矩阵的列数与窗口宽度之差，除以步长，再加1得到。

上述基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法，将整帧的超声回波射频信号一次转换为解析信号，极大的提高了计算速度，不需进行信号分解和低通滤波，既简化了计算，也消除了滤波对结果的负面影响，减小了计算量，大大缩短了计算时间。

另外，将整帧的超声回波射频信号一次进行傅里叶变换和一次傅里叶逆变换，相比于对分段后窗口数据段进行几十次到几百次的傅里叶变换和傅里叶逆变换，极大的提高了计算速度；当采用图形处理器实现时，可以利用多个block数和thread数并行处理，提高了处理效率。

附图说明

图1为一个实施例中基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法的流程图；

图2另为一个实施例中基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法的流程图；

图3为一个实施例中基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测***的结构框图；

图4为一个实施例中基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测***的结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

图1为一个实施例中基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法的流程图。该基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法，包括以下步骤：

步骤102，转换步骤，将整帧的超声回波射频信号转换为解析信号。

本实施例中，将整帧的超声回波射频信号采用傅里叶变换和逆变换得到解析信号，即将实数信号转换为复数信号。具体转换过程为：首先将时域信号通过傅里叶变换转为频域信号，然后将频域信号的实部乘以2，虚部置0，然后将所得信号进行傅里叶逆变换，得到对应原来时域信号的解析信号。将整帧的超声回波射频信号一次进行傅里叶变换和一次傅里叶逆变换，相比于对分段后窗口数据段进行几十次到几百次的傅里叶变换和傅里叶逆变换，极大的提高了计算速度。

步骤104，划分步骤，将整帧的解析信号根据预设窗口长度进行分段，得到分段窗口数据段。

具体的，预设窗口长度可根据需要设定。

步骤106，积和步骤，对相邻的两帧信号，将对应分段窗口数据段进行一次无偏移的积和运算，得到目标复数。

具体的，先将对应的数据段进行复数相乘，再将得到的所有乘积相加，得到一个复数形式的和a+jb，即目标复数。其中，a、b为实数，j为虚部标识符。例如第一帧的n个分段窗口数据段x₁+jy₁,…x_n+jy_n，第二帧的n个分段窗口数据段z₁+jc₁,…z_n+jc_n，则a+jb＝(x₁+jy₁)×(z₁+jc₁)+…+(x_n+jy_n)×(z_n+jc_n)。

步骤108，相位计算步骤，计算该目标复数的相位。

具体的，目标复数的相位

步骤110，速度估算步骤，利用该相位计算得到两帧信号间隔中血流的平均移动速度。

具体的，血流的平均移动速度的计算公式为：

其中，υ为血流速度，c为超声声速，f为超声发射频率，θ为超声波束和血流方向之间的夹角，

为相位，T为两帧信号的时间间隔。

上述基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法，将整帧的超声回波射频信号一次转换为解析信号，极大的提高了计算速度，不需进行信号分解和低通滤波，既简化了计算，也消除了滤波对结果的负面影响，减小了计算量，大大缩短了计算时间。

如图2所示，为另一个实施例中基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法的流程图。在其中一个实施例中，在该转换步骤之前，还包括：

步骤202，分块步骤，将超声回波射频信号分成多个数据矩阵。

具体的，将超声回波射频信号按侧向采集位置分为N个数据矩阵，每个数据矩阵大小为row×col，表示包含row帧数据（时间方向），每帧有col个元素（深度方向）。

步骤204，转换步骤，将每个数据矩阵的整帧的超声回波射频信号转换为解析信号。

转换步骤采用由图形处理器（Graphics Process Unit，GPU）实现的第一内核函数进行处理，第一内核函数的block数为数据矩阵的行数，第一内核函数的thread数为数据矩阵的列数。

具体的，采用GPU优化设计，傅里叶变换和傅里叶逆变换均使用CUDA（CPU+GPU）的CUFFT库函数cufftExecC2C。对于频域信号的处理采用内核函数kernel_1实现。CPU是Central Processing Unit，中央处理器。

第一内核函数调用顺序：1）cufftExecC2C（正变换）；2）kernel_1；3）cufftExecC2C（逆变换）。

第一内核函数的blocks数量和threads数量相同，均为blocks=dim3(input->rows)；threads=dim3(input->cols)，input->rows是数据矩阵的行数，input->cols是数据矩阵的列数。

步骤206，划分步骤，将整帧的解析信号根据预设窗口长度进行分段，得到分段窗口数据段。

具体的，在深度方向上将整帧的解析信号根据预设窗口长度进行分段。其中，预设窗口长度可根据需要设定。

步骤208，积和步骤，对相邻的两帧信号，将对应分段窗口数据段进行一次无偏移的积和运算，得到目标复数。

具体的，对时间方向上相邻的两帧信号，将深度方向上对应的分段窗口数据段进行一次无偏移的积和运算，得到目标复数。

步骤210，相位计算步骤，计算该目标复数的相位。

具体的，目标复数的相位

步骤212，速度估算步骤，利用该相位计算得到两帧信号间隔中血流的平均移动速度。

步骤214，二维速度分布图像步骤，根据计算得到多个数据矩阵中每个数据矩阵中相邻两帧数据间隔中血流的平均移动速度，形成血流的二维速度分布图像。

具体的，按照步骤204至212可对在深度方向上的每个分段窗口数据段求出相邻两帧数据间隔中血流的平均移动速度。如此可得到平均移动速度矩阵尺寸为(row-1)×Win_Num，其中，Win_Num为分段窗口数。

在一个实施例中，积和步骤、相位计算步骤和速度估算步骤采用由图形处理器（Graphics Process Unit，GPU）实现的第二内核函数计算；该第二内核函数的block数为数据矩阵的行数减1，每个block的thread数为分段窗口数，该分段窗口数通过该数据矩阵的列数与窗口宽度之差，除以步长，再加1得到。

具体的，第二内核函数采用ComputeVel。分段窗口数WinNum=（InputWidth-WindowHW）/Step+1，其中，WindowHW为窗口宽度，步长为Step，InputWidth为数据矩阵的列数。

第二内核函数ComputeVel设计每个block的thread（即线程数）等于分段窗口数WinNum，整个矩阵的计算由(rows-1)个block实现，每个block计算一组相邻的两帧信号间隔中血流的平均移动速度。因此内核函数线程数如下：

第二内核函数线程数ComputeVel<<<blocks,threads>>>()，其中，blocks=dim3(rows-1);threads=dim3(WinNum)。其中，<<<，>>>是CUDA语法符号，表示GPU执行内核需要启动的线程数，使用方式：<<<表示启动的block数量，表示1个block里面的线程数>>>。input为一个结构类型，->表示取结构的一个元素。采用多个block数和thread数并行处理，提高了处理效率。

如图3所示，为一个实施例中基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测***的结构框图。该基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测***，包括转换模块310、划分模块320、积和模块330、相位计算模块340和速度估算模块350。其中：

转换模块310，用于将整帧的超声回波射频信号转换为解析信号。具体的，该转换模块310还用于将整帧的超声回波射频信号采用傅里叶变换和逆变换得到解析信号。

划分模块320，用于将整帧的解析信号根据预设窗口长度进行分段，得到分段窗口数据段。

积和模块330，用于对相邻的两帧信号，将对应分段窗口数据段进行一次无偏移的积和运算，得到目标复数。

具体的，先将对应的数据段进行复数相乘，再将得到的所有乘积相加，得到一个复数形式的和a+jb，即目标复数。

相位计算模块340，用于计算该目标复数的相位。

具体的，目标复数的相位

速度估算模块350，用于利用所述相位计算得到两帧信号间隔中血流的平均移动速度。

具体的，血流的平均移动速度的计算公式为：

其中，υ为血流速度，c为超声声速，f为超声发射频率，θ为超声波束和血流方向之间的夹角，为相位，T为两帧信号的时间间隔。

上述基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测***，将整帧的超声回波射频信号一次转换为解析信号，极大的提高了计算速度，不需进行信号分解和低通滤波，既简化了计算，也消除了滤波对结果的负面影响，减小了计算量，大大缩短了计算时间。

如图4所示，为一个实施例中基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测***的结构框图。该基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测***，除了包括转换模块310、划分模块320、积和模块330、相位计算模块340和速度估算模块350，还包括分块模块360和二维速度分布图像模块370。

该分块模块360用于将超声回波射频信号分成多个数据矩阵。具体的，将超声回波射频信号按侧向采集位置分为N个数据矩阵，每个数据矩阵大小为row×col，表示包含row帧数据（时间方向），每帧有col个元素（深度方向）。

该转换模块310还用于将每个数据矩阵的整帧的超声回波射频信号转换为解析信号。该转换模块310采用由图形处理器实现的第一内核函数进行处理，该第一内核函数的block数为数据矩阵的行数，该第一内核函数的thread数为数据矩阵的列数。

该划分模块320还用于在深度方向上将整帧的解析信号根据预设窗口长度进行分段，得到分段窗口数据段。

该积和模块330还用于对时间方向上相邻的两帧信号，将深度方向上对应的分段窗口数据段进行一次无偏移的积和运算，得到目标复数。

速度估算模块350用于对深度方向上的每个分段窗口，求出相邻两帧信号间隔中血流的平均移动速度。如此可得到平均移动速度矩阵尺寸为(row-1)×Win_Num，其中，Win_Num为分段窗口数。

该二维速度分布图像模块370用于根据计算得到多个数据矩阵中每个数据矩阵中相邻两帧数据间隔中血流的平均移动速度，形成血流的二维速度分布图像。

在一个实施例中，该积和模块330、相位计算模块340和速度估算模块350采用由图形处理器实现的第二内核函数计算；该第二内核函数的block数为数据矩阵的行数减1，每个block的thread数为分段窗口数，该分段窗口数通过该数据矩阵的列数与窗口宽度之差，除以步长，再加1得到。

采用多个block数和thread数并行处理，提高了处理效率。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（Read-Only Memory，ROM）或随机存储记忆体（Random Access Memory，RAM）等。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法，包括：

转换步骤，将整帧的超声回波射频信号转换为解析信号；

划分步骤，将整帧的解析信号根据预设窗口长度进行分段，得到分段窗口数据段；

积和步骤，对相邻的两帧信号，将对应分段窗口数据段进行一次无偏移的积和运算，得到目标复数；

相位计算步骤，计算所述目标复数的相位；

速度估算步骤，利用所述相位计算得到两帧信号间隔中血流的平均移动速度。

2.根据权利要求1所述的基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法，其特征在于，在所述转换步骤之前，还包括：

分块步骤，将超声回波射频信号分成多个数据矩阵；

所述转换步骤包括：

将每个数据矩阵的整帧的超声回波射频信号转换为解析信号；

在所述速度估算步骤之后，还包括：

二维速度分布图像步骤，根据计算得到多个数据矩阵中每个数据矩阵中相邻两帧数据间隔中血流的平均移动速度，形成血流的二维速度分布图像。

3.根据权利要求2所述的基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法，其特征在于，所述转换步骤包括：

将整帧的超声回波射频信号采用傅里叶变换和逆变换得到解析信号。

4.根据权利要求2所述的基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法，其特征在于，所述转换步骤采用由图形处理器实现的第一内核函数进行处理，所述第一内核函数的block数为数据矩阵的行数，所述第一内核函数的thread数为数据矩阵的列数。

5.根据权利要求2所述的基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测方法，其特征在于，所述积和步骤、相位计算步骤和速度估算步骤采用由图形处理器实现的第二内核函数计算；所述第二内核函数的block数为数据矩阵的行数减1，每个block的thread数为分段窗口数，所述分段窗口数通过所述数据矩阵的列数与窗口宽度之差，除以步长，再加1得到。

6.一种基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测***，其特征在于，包括：

转换模块，用于将整帧的超声回波射频信号转换为解析信号；

划分模块，用于将整帧的解析信号根据预设窗口长度进行分段，得到分段窗口数据段；

积和模块，用于对相邻的两帧信号，将对应分段窗口数据段进行一次无偏移的积和运算，得到目标复数；

相位计算模块，用于计算所述目标复数的相位；

速度估算模块，用于利用所述相位计算得到两帧信号间隔中血流的平均移动速度。

7.根据权利要求6所述的基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测***，其特征在于，所述***还包括分块模块和二维速度分布图像模块，

所述分块模块用于将超声回波射频信号分成多个数据矩阵；

所述转换模块还用于将每个数据矩阵的整帧的超声回波射频信号转换为解析信号；

所述二维速度分布图像模块用于根据计算得到多个数据矩阵中每个数据矩阵中相邻两帧数据间隔中血流的平均移动速度，形成血流的二维速度分布图像。

8.根据权利要求7所述的基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测***，其特征在于，所述转换模块还用于将整帧的超声回波射频信号采用傅里叶变换和逆变换得到解析信号。

9.根据权利要求7所述的基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测***，其特征在于，所述转换模块采用由图形处理器实现的第一内核函数进行处理，所述第一内核函数的block数为数据矩阵的行数，所述第一内核函数的thread数为数据矩阵的列数。

10.根据权利要求7所述的基于超声回波射频信号的多普勒血流速度估测***，其特征在于，所述积和模块、相位计算模块和速度估算模块采用由图形处理器实现的第二内核函数计算；所述第二内核函数的block数为数据矩阵的行数减1，每个block的thread数为分段窗口数，所述分段窗口数通过所述数据矩阵的列数与窗口宽度之差，除以步长，再加1得到。

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