CN112862924A - 多模态成像中图像重建方法、装置和多模态成像技术*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种多模态成像中图像重建方法、装置和***,包括:接收数字滤波装置输出的任一滤波后信号;若所述任一滤波后信号为超声类型或光声类型,则基于多角度观测相控聚焦空间复合成像确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像;若所述任一滤波后信号为弹性模态类型,则对所述任一滤波后信号依次进行组织位移估计、方向性滤波器和波速估计,确定输出的所述任一滤波后信号对应的弹性重建图像。本发明提供的方法、装置和***,实现了多模态成像中图像重建输出的任一类型滤波后信号对应的重建图像都提升效果、提高分辨率且降低运算量,并且多种模态类型信号进行图像合成使最终成像更准确效果更好。
Description
技术领域
本发明涉及图像重建技术领域,尤其涉及一种多模态成像中图像重建方法、装置和多模态成像技术***。
背景技术
各种影像技术的成像机理不同,所反应的生物体特征也不同,并且在空间分辨率、时间分辨率、对比度、灵敏度、成像深度等方面各有所长。单一成像模态获取的信息存在一定的局限性,无法完整反映生物体的全面特性。如何更全面、更准确的获取生物体内部的各项信息是影像学发展的重要问题。多模态融合成像是解决这一重要问题的有效途径之一,也是当前影像学发展的重要趋势。
超声成像具有安全无辐射、实时快速、操作简便以及经济便携等优点。光声成像具有光学高对比度和超声大穿透深度与高分辨率优势,同时可以获取组织吸收分布、血红蛋白、脂质成分、血氧代谢等分子和功能信息。弹性成像通过获取组织弹性进行成像,以杨氏模量作为图像的对比机制定量地描述组织的硬度/弹性信息。因此,弹性成像技术与超声及光声成像技术相互补充,能够提供更全面、可信度更高的信息,对临床医学诊断具有重要的意义。
然而在当前的多模态成像技术中,对于采集的各模态的信号滤波处理后再进行图像重建,然而不同模态成像类型的信号重建图像的方式不同,目前还没有针对各种模态成像类型特殊制定的重建方法,不同模态成像类型的信号进行图像重建时不能灵活使用合适的重建方法导致重建效果不佳,图像分辨率低且运算量大。
因此,如何避免现有多模态成像技术中的传统图像重建方法造成的重建效果不佳,图像分辨率低,且运算量大,仍然是本领域技术人员亟待解决的问题。
发明内容
本发明提供一种多模态成像中图像重建方法,用以解决现有的多模态成像技术中的传统图像重建方法造成的重建效果不佳,图像分辨率低,且运算量大的缺陷,通过对超声类型或光声类型的滤波后信号采用相控聚焦技术图像重建,和对弹性模态类型的滤波后信号依次采用组织位移估计、方向性滤波器和波速估计,确定输出的所述任一滤波后信号对应的弹性重建图像,针对各种模态成像类型的特性制定对应的重建方法,使得输出的任一类型滤波后信号对应的重建图像都提升效果、提高分辨率且降低运算量。
本发明提供一种多模态成像中图像重建方法,该方法包括:
接收数字滤波装置输出的任一滤波后信号;
若所述任一滤波后信号为超声类型或光声类型,则基于多角度观测相控聚焦空间复合成像确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像;
若所述任一滤波后信号为弹性模态类型,则对所述任一滤波后信号依次进行组织位移估计、方向性滤波器和波速估计,确定输出的所述任一滤波后信号对应的弹性重建图像。
根据本发明提供的一种多模态成像中图像重建方法,所述基于多角度观测相控聚焦空间复合成像确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像,具体包括:
对于任一聚焦主轴偏转角度,将所有阵元接收到的超声类型或光声类型的任一滤波后信号添加对应的时延时间进行累加,得到所述任一聚焦主轴偏转角度情况下的目标聚焦点的聚焦信号;
依次基于所述任一聚焦主轴偏转角度情况下成像区域内所有采样点对应的目标聚焦点,确定所述任一聚焦主轴偏转角度情况下的所述成像区域内所有像素点的像素值;
基于所有聚焦主轴偏转角度情况下的所述成像区域内所有像素点的像素值确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像。
根据本发明提供的一种多模态成像中图像重建方法,所述对于任一聚焦主轴偏转角度,将所有阵元接收到的超声类型或光声类型的任一滤波后信号添加对应的时延时间进行累加,得到所述任一聚焦主轴偏转角度情况下的目标聚焦点的聚焦信号,具体包括:
l=Ts×c=c/Fs;
其中,Ts是采样时间间隔,Fs是对应于Ts的采样频率,c是声速,d是相邻阵元之间距离,l为相邻两个焦点之间的距离;
其中,N为阵元总数,rm为第n条聚焦线上的第k个聚焦点m到阵列探测器坐标原点的距离,τn表示对第n个阵元接收到的信号所施加的延时,s(t)为所述接收到的超声类型或光声类型的任一滤波后信号,d是相邻阵元之间距离,xn是第n个阵元的横轴坐标,n=1,2,…,N,α和β均为校正因子。
根据本发明提供的一种多模态成像中图像重建方法,所述依次基于所述任一聚焦主轴偏转角度情况下成像区域内所有采样点对应的目标聚焦点,确定所述任一聚焦主轴偏转角度情况下的所述成像区域内所有像素点的像素值,具体包括:
对于任一聚焦主轴偏转角度σi,确定该条件下的成像区域内任一像素点(x,y)的像素值的步骤如下:
通过公式k=y/lcosσi和n=(x-klsinσi)/d,确定任一聚焦主轴
偏转角度σi所述像素点条件下的成像区域内任一像素点(x,y)对应于聚焦矩阵中的第n条聚焦线上的第k个聚焦点,其中,l为相邻两个焦点之间的距离,d是相邻阵元之间距离;
确定任一聚焦主轴偏转角度σi条件下的成像区域内任一像素点(x,y)的像素值为聚焦主轴偏转角度σi情况下所述聚焦矩阵中第n条聚焦线上的第k个聚焦点的元素值。
根据本发明提供的一种多模态成像中图像重建方法,所述基于所有聚焦主轴偏转角度情况下的所述成像区域内所有像素点的像素值确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像,具体包括:
通过基于极大值算法的第一公式确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像M:
或者,通过基于加权求和算法的第二公式确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像M:
根据本发明提供的一种多模态成像中图像重建方法,所述任一聚焦主轴偏转角度σi,i=1,2,…,R,R为预设角度个数,所述任一聚焦主轴偏转角度σi的范围为-20°至20°。
本发明还提供的一种多模态成像中图像重建装置,该装置包括:
接收单元,用于接收数字滤波装置输出的任一滤波后信号;
聚焦单元,用于若所述任一滤波后信号为超声类型或光声类型,则基于多角度观测相控聚焦空间复合成像确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像;
弹性单元,用于若所述任一滤波后信号为弹性模态类型,则对所述任一滤波后信号依次进行组织位移估计、方向性滤波器和波速估计,确定输出的所述任一滤波后信号对应的弹性重建图像。
本发明还提供一种多模态成像技术***,包括主控装置、超声换能器、升压装置和激光装置,其中,
所述主控装置内包括顺次连接的参数设置装置、同步触发装置、延时控制装置、运动控制装置、数据采集装置、数字滤波装置、上述所述的一种多模态成像中图像重建装置、多模态融合装置和显示装置;
所述超声换能器包括超声单元、光声单元和弹性单元;
所述激光装置包括依次连接的多波长脉冲激光器和整形光路;
所述主控装置通过升压装置与所述激光装置连接,所述升压装置将所述主控装置发出的第一电压信号升压为适用于所述激光装置的第二电压信号,其中,所述第二电压大于第一电压;
所述多波长脉冲激光器接收所述第二电压信号的激励发出脉冲激光,所述脉冲激光经过所述整形光路的整形调整合适的光斑耦合进入光纤,利用光纤传导照射到待测生物组织感兴趣区域;
所述超声换能器接收所述主控装置发射的激励信号,所述激励信号触发所述超声单元发射超声波并接收超声回波、触发所述光声单元接收所述光声信号或者触发所述弹性单元发射平面波接收剪切波传播;
所述参数设置装置设置超声换能器中选中单元类型、声速、触发参数、同步参数、运动参数和延时参数,所述单元类型包括超声单元、光声单元和弹性单元中至少一个;
所述同步触发装置,其电路用于基于所述同步参数发出所述第一电压信号,触发所述多波长脉冲激光器发出脉冲,同时触发所述数据采集装置进行各成像模态类型信号采集,所述数据采集装置将采集后的各成像模态类型信号进行模数转换后输出各成像模态类型的数字信号至所述数字滤波装置;
所述延时控制装置,用于基于所述延时参数分配各模态之间的延时控制信号;
所述运动控制装置,用于基于所述运动参数调用labVIEW控制程序控制三维位移台带动探头以预设步长扫描;
所述数字滤波装置,用于将所述数据采集装置输出任一成像模态类型的数字信号进行滤波得到所述任一成像模态类型的滤波后信号;
所述多模态融合装置,用于将所述多模态成像中图像重建装置输出的各成像模态类型的图像数据通过设置值域和预设透明度进行叠加,输出多模态成像图;
所述显示模块,用于显示所述多模态成像图。
本发明还提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的多模态成像中图像重建方法的步骤。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的多模态成像中图像重建方法的步骤。
本发明提供的多模态成像中图像重建方法、装置和多模态成像技术***,通过接收数字滤波装置输出的任一滤波后信号;若所述任一滤波后信号为超声类型或光声类型,则基于多角度观测相控聚焦空间复合成像确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像;若所述任一滤波后信号为弹性模态类型,则对所述任一滤波后信号依次进行组织位移估计、方向性滤波器和波速估计,确定输出的所述任一滤波后信号对应的弹性重建图像。由于对超声类型或光声类型的滤波后信号采用相控聚焦技术图像重建,和对弹性模态类型的滤波后信号依次采用组织位移估计、方向性滤波器和波速估计,确定输出的所述任一滤波后信号对应的弹性重建图像,针对各种模态成像类型的特性制定对应的重建方法,使得输出的任一类型滤波后信号对应的重建图像都提升效果、提高分辨率且降低运算量。而***中的各个装置之间配合可以完成多模态类型信号的采集再通过主控装置实现数据处理和融合得到最终的多模态成像图像,由于采用多种模态类型信号进行图像合成,得到的最终成像效果更好更准确。因此,本发明提供的方法、装置和***,实现了多模态成像中图像重建输出的任一类型滤波后信号对应的重建图像都提升效果、提高分辨率且降低运算量,并且多种模态类型信号进行图像合成使最终成像更准确效果更好。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的多模态成像中图像重建方法的流程示意图;
图2为本发明提供的超声剪切波弹性图像重建流程示意图;
图3为本发明提供的偏转聚焦过程示意图;
图4为本发明提供的近场与远场孔径大小的原理示意图;
图5为本发明提供的多模态成像中图像重建装置的结构示意图;
图6为本发明提供的多模态成像技术***的结构示意图;
图7为本发明提供的数据采集装置内部电路结构示意图;
图8为本发明提供的结合超声、光声、弹性的多模态成像装置的成像方法流程示意图;
图9为本发明提供的一种电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明中的附图,对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
现有的多模态成像技术中普遍存在由于传统滤波方法简易造成的去噪效果差,以及无法保留原有信号的隐含信息的问题。下面结合图1-图4描述本发明的一种多模态成像中图像重建方法。图1为本发明提供的多模态成像中图像重建方法的流程示意图,如图1所示,该方法的执行主体为多模态成像中图像重建装置,该方法包括:
步骤110,接收数字滤波装置输出的任一滤波后信号。
可选的,本发明提供的多模态成像中图像重建方法的执行主体是在主控装置中的一个装置,为多模态成像中图像重建装置,其中,主控装置内包括顺次连接的参数设置装置、同步触发装置、延时控制装置、运动控制装置、数据采集装置、数字滤波装置、多模态成像中图像重建装置、多模态融合装置和显示装置,而多模态成像技术***,包括所述主控装置、超声换能器、升压装置和激光装置。因此,本发明提供的多模态成像中图像重建方法的执行主体为多模态成像技术***中的主控装置中的多模态成像中图像重建装置,多模态成像技术***是为了将采集多模态的信号,通过对各个模态的信号进行处理后再重构成图像数据最终进行图像融合输出成像图像,由于是多种模态类型信号进行图像合成得到的,所以最终成像图像更准确效果更好。而多模态成像中图像重建方法是为了重建图像都提升效果、提高分辨率且降低运算量。在主控装置中,多模态成像中图像重建装置输入的数据是数字滤波装置输出的各成像模态类型的滤波后信号,多模态成像中图像重建装置对输入的各成像模态类型的滤波后信号进行图像重建处理后输出的重建图像数据会发往多模态融合装置。对于多模态成像中图像重建装置,其输入的是数字滤波装置输出的任一成像模态类型的滤波后信号,数字滤波装置的输入是来自数据采集装置输出的各成像模态类型的数字信号,而数据采集装置是根据主控装置中的参数设置装置设置的触发参数、同步参数和延时参数,配合超声换能器按照所述触发参数、同步参数和延时参数接收的各类成像模态类型的信号进行采集和放大处理。例如,所述设置的触发参数、同步参数和延时参数设置的超声换能器的发射各类型波和接收回波的规律是超声波、光声波和剪切波依次持续接收1s后循环,或者超声波、光声波和剪切波依次持续接收2s、1s和1s后循环,或者超声波和光声波依次持续接收2s和1s后循环等等,那么数据采集装置将以上各种接收回波规律下发来的模拟信号进行放大和模数转换后输出的是对应的依次持续1s后继续循环超声波数字信号、光声波数字信号和剪切波数字信号,或者依次持续2s、1s和1s后继续循环的超声波数字信号、光声波数字信号和剪切波数字信号,或者依次持续2s和1s后继续循环的超声波数字信号和光声波数字信号。连接在数据采集装置后位的数字滤波装置,对于数据采集装置传输来的任一成像模态类型的数字信号都使用数字滤波装置中的滤波规则进行滤波处理,然后输出所述任一成像模态类型的滤波后信号。因此,数字滤波装置也是以所述设置的触发参数、同步参数和延时参数确定的接收回波的规律进行输出,在上述举例中,即多模态成像中图像重建装置输出的是对应的依次持续1s后继续循环超声波滤波后信号、光声波滤波后信号和剪切波滤波后信号,或者依次持续2s、1s和1s后继续循环的超声波滤波后信号、光声波滤波后信号和剪切波滤波后信号,或者依次持续2s和1s后继续循环的超声波滤波后信号和光声波滤波后信号。因此,多模态成像中图像重建装置也是以所述设置的触发参数、同步参数和延时参数确定的接收回波的规律进行输入。因此,每次多模态成像中图像重建装置接收数字滤波装置发来的滤波后信号时,以信号类型进行截断,即按照所述设置的触发参数、同步参数和延时参数确定的接收回波的规律进行截断,依次截断出各类型的滤波后信号。
步骤120,若所述任一滤波后信号为超声类型或光声类型,则基于多角度观测相控聚焦空间复合成像确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像。
具体地,对于截断的某一时段内的信号,基于所述设置的触发参数、同步参数和延时参数确定的接收回波的规律可以确定当前时段内的信号类型,若当前时段内的信号类型为超声类型或光声类型,则采用相控聚焦技术,通过对接收到的光声信号或者超声信号添加不同的时延时间最后再进行累加的方式在成像区域中形成一个动态聚焦点,并将该聚焦点当作是该区域的某个采样点,然后依次对该成像区域内所有采样点进行聚焦从而达到对成像区域进行成像的目的。因为采集超声回波或光声回波的是包含聚焦阵列的超声换能器,每个阵元只探测有限角度内的信号,多个阵元在横向上同时接收信号,采用这种采集方式,值需要再一个方向上接收信号就能重建出一幅图像,然后基于不同的观测角度可以得到多幅图像,最后将多角度观测得到的多幅图像进行合成得到最终输出的超声类型或光声类型的任一滤波后信号对应的复合图像。
步骤130,若所述任一滤波后信号为弹性模态类型,则对所述任一滤波后信号依次进行组织位移估计、方向性滤波器和波速估计,确定输出的所述任一滤波后信号对应的弹性重建图像。
具体地,若对于截断的某一时段内的信号,基于所述设置的触发参数、同步参数和延时参数确定的接收回波的规律可以确定当前时段内的信号类型,若当前时段内的信号类型为弹性模态类型,则采用超声剪切波弹性成像重建算法,目的是对超声回波中携带的组织在剪切波作用下产生的位移信息进行估计,并以此作为重建剪切波传播过程的依据,利用剪切波波速与杨氏模量的关系进而得到杨氏模量的值。主要包括基于自相关方法的组织位移估计、基于k空间(k-space)的方向性滤波器以及基于TOF方法的剪切波波速估计。
通过弹性重建算法对***接收到的信号进行处理,就能够得到组织的弹性分布,图2为本发明提供的超声剪切波弹性图像重建流程示意图,如图2所示,其提供了弹性成像方法信号处理过程。通过将主控装置接收到的原始信号进行解调和低通滤波处理后得到基带信号,去除杂波后对基带信号进行数据结构重建,在采用基于相位域的自相关方法估计组织的位移,获取剪切波传播的过程,对剪切波波速进行求解,利用剪切波波速和组织弹性模量的关系重建弹性模量,实现组织的弹性成像。
为了获取相对精准的弹性测量结果,需要通过观测剪切波的传播过程估计剪切波的传播速度,而剪切波在传播过程中会使组织发生轴向运动,因此追踪剪切波传播过程实质上就是对组织的轴向形变进行追踪,准确监测剪切波传播诱发的组织形变至关重要。
在基于剪切波的弹性成像***中,当脉冲激光照射到组织上激发出剪切波时,线阵超声换能器通过发射和接收平面脉冲超声波对组织的轴向位移进行检测。仅考虑轴向维度,与剪切波激发之前收集的射频信号相比,在剪切波激发之后收集到的射频信号会因组织形变而发生相对偏移。在基于剪切波的弹性成像方法中,本发明使用自相关算法对采集的数据进行计算实现组织的位移估计。求解简单,计算速度快。
对信号相位差进行求解,需要对原始RF信号进行正交(in-phase/quadrature,IQ)解调(即将原始RF信号与正弦和余弦信号混合,然后采用低通滤波去除无用信号),得到复数RF信号,表示为以下形式:
其中,r(t)为复数RF信号,a(t)为信号幅值,ω0=2πf0,f0为RF信号的中心频率,θ0为信号初始相位。当剪切波经过组织某一位置,该位置发生轴向位移,所以在该点接收到的发生位移前和发生位移时的信号具有相位差,使用频域自相关函数R(τ)来求解超声信号的相位差:
其中,r(t)是超声信号,τ为信号时延,*表示卷积运算,(·)*表示信号复数共轭,θ(τ)就是信号的相位差,组织该点在该时刻的位移u为:
其中,λ为超声信号波长,c为超声信号声速。
具体地,采用距离门的长度M表示用于位移估计的深度样本数,整体长度N表示发射脉冲的数目,假设原始RF信号为r(m,n),m和n分别对应于第m个距离门和第n个发射脉冲,则r(m,n)经过正交解调后得到的IQ信号z(m,n)可以表示为如下形式:
z(m,n)=I(m,n)+jQ(m,n)
其中,I(m,n)为同相支路的基带信号,Q(m,n)为正交支路的基带信号。
对于频率为f0的RF信号,在给定距离门长度M和总体长度N上的平均轴向位移u为:
利用上述方法,对组织每一点在采样时间内的位移进行估计,就可以得到组织的位移-时间图像,即剪切波的传播图像。
在得到一系列不同时刻组织的位移图像后,获取到剪切波在组织中的传播情况,下面就可以从收集到的轴向位移信息中计算剪切波速度,量化组织的弹性模量了。早期的方法是Helmholtz方程的代数反演,由于该方法需要对数据进行二阶微分,并且二阶微分要求数据非常平滑,但是平面波捕捉到的位移本身具有干扰,所以该方法分辨率较差,并且该方法的抗干扰能力也不是很好。因此,通常采用飞行时间(time of flight,TOF)方法,对剪切波到达时间和横向距离进行线性回归来估计剪切波波速,从而实现弹性的定量。在组织上选取同一深度的两个位置点,位置点之间的距离为dx,利用上文所述的互相关方法,对这两个位置点进行计算求取剪切波经过两点的时间间隔为dt,将距离除以时间就可以计算出剪切波波速大小:
其中,cs为剪切波波速(m/s)。
通过上述对cs的计算,即可得到d(x1,t1),d(x2,t2)两个位置间的平均杨氏模量E,由此可见飞行时间方法的分辨率取决于dx。对整个感兴趣区域进行上述操作,则可绘制整个区域的杨氏模量分布图。
杨氏模量的表达式如下:
E=3ρcs 2,ρ为组织密度
由此可知在组织密度近似恒定的条件下,杨氏模量与剪切波波速的平方成正比;因此通过估算剪切波的波速即可定量表示组织的弹性信息。
当剪切波在组织内部从声阻抗小的部分传播到声阻抗大的部分时,剪切波在具有声阻抗差异部分的边界发生反射。在使用TOF方法进行剪切波速度估计时,由于入射波和反射波传播的方向相反,反射的剪切波会影响波速估计,导致剪切波速度的估计结果中出现伪影。这是基于剪切波速度的弹性成像技术的一个潜在缺陷,特别是在组织硬度反差大的情况下,如动脉粥样硬化斑块或僵硬的病变。为了解决这个问题,本发明还提供一种基于剪切波弹性成像的方向性滤波器,将前向传播波和后向传播波进行分离减小反射剪切波对波速估计的影响,提高成像质量。
在散射较小且局部均匀的组织中,认为剪切波传播形态为局部平面波。在此前提下,基于上述步骤1中确定的各时刻的位移u可以将剪切波的传播方程可以写成前向传播波Ui和后向传播波Ur之和,如下式所示:
U(x,t)=∫∫(Ui(w)ej(wt-kx)+Ur(w)ej(wt+kx))dwdk
对剪切波传播的空间-时间图,进行二维快速傅里叶变换将其变换到k-space。k-space的横坐标为剪切波角频率w,纵坐标为剪切波波数k,剪切波的频域信息分布在四个象限中(k>0,w>0、k>0,w<0、k<0,w>0、k<0,w<0)。其中一、三象限中表示前向传播的剪切波,二、四象限中表示反向传播的剪切波。设置一个滤波器,其与剪切波传播空间-时间图的k-space中一、三象限对应的值均为1,与二、四象限对应的值均为0,滤波器中心频率为对应0频率,将其对k-space中的对应象限进行滤波即可保留前向传播的剪切波,去除反向传播的剪切波。
本发明提供的多模态成像中图像重建方法,通过接收数字滤波装置输出的任一滤波后信号;若所述任一滤波后信号为超声类型或光声类型,则基于多角度观测相控聚焦空间复合成像确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像;若所述任一滤波后信号为弹性模态类型,则对所述任一滤波后信号依次进行组织位移估计、方向性滤波器和波速估计,确定输出的所述任一滤波后信号对应的弹性重建图像。由于对超声类型或光声类型的滤波后信号采用相控聚焦技术图像重建,和对弹性模态类型的滤波后信号依次采用组织位移估计、方向性滤波器和波速估计,确定输出的所述任一滤波后信号对应的弹性重建图像,针对各种模态成像类型的特性制定对应的重建方法,使得输出的任一类型滤波后信号对应的重建图像都提升效果、提高分辨率且降低运算量。因此,本发明提供的方法,实现了多模态成像中图像重建输出的任一类型滤波后信号对应的重建图像都提升效果、提高分辨率且降低运算量。
在上述实施例的基础上,该方法中,所述基于多角度观测相控聚焦空间复合成像确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像,具体包括:
对于任一聚焦主轴偏转角度,将所有阵元接收到的超声类型或光声类型的任一滤波后信号添加对应的时延时间进行累加,得到所述任一聚焦主轴偏转角度情况下的目标聚焦点的聚焦信号;
依次基于所述任一聚焦主轴偏转角度情况下成像区域内所有采样点对应的目标聚焦点,确定所述任一聚焦主轴偏转角度情况下的所述成像区域内所有像素点的像素值;
基于所有聚焦主轴偏转角度情况下的所述成像区域内所有像素点的像素值确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像。
具体地,此处进一步限定了多角度观测相控聚焦复合成像方法的具体步骤。首先对于任一角度观测(即任一聚焦主轴偏转角度),都可以根据接收到的光声信号或者超声信号添加不同的时延时间最后再进行累加的方式在成像区域中形成一个动态聚焦点,然后得到所有聚焦点的像素值后即可以形成该任一角度观测下的一个聚焦矩阵;再确定成像区域中的像素点与聚焦矩阵中元素的对应关系,确定成像区域中所有像素点的像素值得到一幅重构图像;最后将不同角度观测(即不同聚焦主轴偏转角度)情况下得到的各幅重构图像进行复合,得到最终的超声类型或光声类型的滤波后信号对应的重构图像。
在上述实施例的基础上,该方法中,所述对于任一聚焦主轴偏转角度,将所有阵元接收到的超声类型或光声类型的任一滤波后信号添加对应的时延时间进行累加,得到所述任一聚焦主轴偏转角度情况下的目标聚焦点的聚焦信号,具体包括:
l=Ts×c=c/Fs;
其中,Ts是采样时间间隔,Fs是对应于Ts的采样频率,c是声速,d是相邻阵元之间距离,l为相邻两个焦点之间的距离;
其中,N为阵元总数,rm为第n条聚焦线上的第k个聚焦点m到阵列探测器坐标原点的距离,τn表示对第n个阵元接收到的信号所施加的延时,s(t)为所述接收到的超声类型或光声类型的任一滤波后信号,d是相邻阵元之间距离,xn是第n个阵元的横轴坐标,n=1,2,…,N,α和β均为校正因子。
具体地,采用线阵列探测器在一个方向采集的优点是采集时间短,成像算法简单,可以实时成像。但是通过单一位置探测器时采集到的信息量较少,图像的横向分辨率完全取决于探测器的阵元间距等参数,因此采用阵列探测器时成像伪迹较为严重,横向分辨率低,图像效果差。正向聚焦时聚焦点在阵元的正前方,有N个阵元则聚焦后形成N条聚焦线。于是图像的纵向分辨率取决于采样速度及声速,一般没有问题,而图像的横向分辨率如果不插值的话则为阵列探测器的阵元间距,对于本发明所采用的超声换能器中的探测器来说是0.36mm,即使进行插值,也只能提高视觉效果,不能在本质上提高图像的横向分辨率。针对采用阵列探测器观测时的这些不足,并利用相控聚焦算法以及相控阵列技术,本发明通过改变相控聚焦时聚焦角度的方式,从不同的角度方向去对它进行聚焦成图,然后把若干次不同角度的数据复合起来得到最终的图像数据。偏转聚焦时不仅可以增加横向方向上的有效点数,还能够有效地探测出与探头垂直的分界面,采用这种方式进行成像可以有效增加图像横向有效数据的个数,提高图像的横向分辨率,并可以减少图像伪迹。
图3为本发明提供的偏转聚焦过程示意图,如图3所示,聚焦主轴偏转角度为σ,正常聚焦时,焦点就是采样点,即把每个阵元采集的数据点当作焦点重新聚焦得到新的数据,偏转聚焦时相邻两个焦点之间的距离l保持不变,
l=Ts×c=c/Fs
第n条聚焦线上第k个点的坐标可以用过几何关系计算得到:
知道了新的焦点坐标后,就可以根据如下公式计算延时参数,最后将计算出的延时参数代入将所有阵元接收到的超声类型或光声类型的任一滤波后信号添加对应的时延时间进行累加的公式中,具体公式如下:
其中,N为阵元总数,rm为第n条聚焦线上的第k个聚焦点m到阵列探测器坐标原点的距离,τn表示对第n个阵元接收到的信号所施加的延时,s(t)为所述接收到的超声类型或光声类型的任一滤波后信号,d是相邻阵元之间距离,xn是第n个阵元的横轴坐标,n=1,2,…,N,α和β均为校正因子。α和β在实际操作中可取0至1之间常数,作为方案的可调参数可多次选取在0至1之间常数参与方案计算以便辅助调节成像成果更好。
此处再介绍可以补充进上述方案的变孔径聚焦的方法。聚焦线性阵列探测器不仅对光声的方向敏感,对于其中的每个阵元来说,它的探测角度是一定的,本发明涉及的光声成像***中应用的线性阵列探测器中,每个阵元的大概为-20°到20°,因此在进行相控聚焦时,不是所有的阵元接收到的数据都有效,只有当前聚焦点处于阵元的探测角度内时,相应的光声数据是有效的,而在阵元的探测角度外时,相应的光声数据无效。
图4为本发明提供的近场与远场孔径大小的原理示意图,如图4所示,在相同的探测角度下,每个阵元探测的范围是个扇面,因此在近场合远场阵元所覆盖的探测范围是不同的,因此,对于近场中的聚集点,其有效阵元数量较少,即孔径较少,而远场中的聚焦点其有效阵元数量较多,即孔径较大。所以,在对整个成像区域进行聚焦运算时,会随着聚焦深度的不同,采用不同的孔径值,在对近场进行聚焦时只有位于聚焦中心的少数阵元贡献数据,其他通道由于聚焦点不在其探测范围内,因此将对应的数据设置成无效,随着深度的增加,越来越多的在其探测范围内的阵元数据被使用,这就是变孔径聚焦的基本思路。引入窗函数和变孔径聚焦后,相控聚焦算法变为:
其中,w(n)为预设窗函数,常用的窗函数由Hann窗函数、Hamming窗函数、Nuttallwin窗函数、Blackman窗函数等等,s为当前聚焦中心对应的阵元号,t为当前孔径数,t可以通过如下公式计算:
t=fix(rcosθtan20°)
引入变孔径聚焦后,受到探测器探测角度的限制,延时参数中偏转延时的最大值降低,减少了最大延时量,即减少了相控聚焦时所用的阵元数,这使得计算量大大减少,提高了运算速度。同时由于近场区和远场区的孔径数不同,减少了无效数据的叠加,使得聚焦后的信号的信噪比提高,成像伪迹少,图像的分辨率有所提高。
针对成像区域内第n条聚焦线上的第k个聚焦点P(r,θ),P点到原点和到阵元n的行程差为r-rn,其中,r表示p点到原点的距离,rn表示P点到阵元n的距离,声速c已知,以参照原点作为所有阵元延时时间的参考点,那么阵元n的延时应该是:
而rn可以通过以下公式求出:
因此可以推出:
上述公式中将阵元n的延时时间τn分解为偏转延时和聚焦延时两部分,表示聚焦时的偏转方向,表示在保持聚焦方向的前提下,聚焦到该方向上的某个聚焦点。偏转延时和聚焦延时对相控聚焦时焦点的影响为:当只施加聚焦延时时,聚焦中心点在阵列探测器的中心线上,改变延时大小将改变焦点到原点的距离,这时相控聚焦只对中心线上的点进行聚焦;而当偏转时延和聚焦延时都施加时,相控聚焦将对相应角度上的某点进行聚焦,改变偏转延时将会改变偏转角度θ,而改变聚焦延时将会改变焦点到原点的距离R。不断改变R和θ,使其覆盖整个成像区域,就可以对整个成像区域内的点进行聚焦,得到光声图像。
在上述实施例的基础上,该方法中,所述依次基于所述任一聚焦主轴偏转角度情况下成像区域内所有采样点对应的目标聚焦点,确定所述任一聚焦主轴偏转角度情况下的所述成像区域内所有像素点的像素值,具体包括:
对于任一聚焦主轴偏转角度σi,确定该条件下的成像区域内任一像素点(x,y)的像素值的步骤如下:
通过公式k=y/lcosσi和n=(x-klsinσi)/d,确定任一聚焦主轴
偏转角度σi所述像素点条件下的成像区域内任一像素点(x,y)对应于聚焦矩阵中的第n条聚焦线上的第k个聚焦点,其中,l为相邻两个焦点之间的距离,d是相邻阵元之间距离;
确定任一聚焦主轴偏转角度σi条件下的成像区域内任一像素点(x,y)的像素值为聚焦主轴偏转角度σi情况下所述聚焦矩阵中第n条聚焦线上的第k个聚焦点的元素值。
具体地,在计算机中图像是以矩阵的形式存储的,偏转后的图像也是按照正常矩阵存储的,在显示和操作时为了把偏转角度表现出来,必须对图像进行坐标变换与插值处理。相控聚焦后得到的数据是一个二维矩阵,横向维数是阵元个数,纵向维数是每个阵元的采集深度。正向聚焦时,可以将像素点在矩阵中的位置看作成按一定比例缩放的实际位置。但在偏转聚焦时,像素的实际位置与其在矩阵中的位置不同,因此在进行下一步处理前,需要将图像数据展开成适当的维数,比如说最终显示维数为M×N,将相应的像素点摆放到正确的位置,这就是坐标变换,
坐标变化也是前文所述的第n条聚焦线上第k个点的坐标可以用过几何关系计算得到的计算方法的逆过程:
通过上述联立的计算公式,对最终显示的M×N图像中的每一点,求出其对应的k和n,然后在聚焦后的矩阵中查找相应点的像素值,作为该点的像素值。
偏转后像素点的位置不正好事整数的话,就需对图像进行插值,求出整数点位置的像素值,常用的插值算法有三种:最邻近法、双线性插值以及双三次样条插值。
在上述实施例的基础上,该方法中,所述基于所有聚焦主轴偏转角度情况下的所述成像区域内所有像素点的像素值确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像,具体包括:
通过基于极大值算法的第一公式确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像M:
或者,通过基于加权求和算法的第二公式确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像M:
具体地,将图像都缩放到相同的维数,且每个点的位置都对应后,下一步就是将多幅单一角度的图像合并成单个图像,这是通过合并对应像素点的像素值来完成的。最简单的复合方法是极大值法,在这种方法中,复合后的每一点的像素值都是各个角度图像像素值中的最大值,数学表达如下:
极大值法可以有效地找出图像中的主体部分,增强图像的细节和纹理,但容易引入噪声。
另一种可用的方法是加权求和法,通过基于加权求和算法的第二公式确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像M:
这种加权求和方法可以减少图像中白噪声的影响,但是容易丢失图像的细节信息。
在上述实施例的基础上,该方法中,所述任一聚焦主轴偏转角度σi,i=1,2,…,R,R为预设角度个数,所述任一聚焦主轴偏转角度σi的范围为-20°至20°。
具体地,预设角度个数可以根据实际应用场景进行设置。例如,进行光声或者超声图像重建的图像重建装置的硬件条件好时,可以从多个角度观测聚焦,进行多个角度观测聚焦的累加得到最终重建图像,例如:可以选取8个或者10个角度;而当进行光声或者超声图像重建的图像重建装置的硬件不好时,或者为了节约分配给图像重建装置的硬件资源,在保证实时图像重建的情况下,可以选取的角度个数就有限,例如选择三个或四个,通常角度度数的选择方式是在一定范围内间隔相同角度选择,例如-20°至20°的范围内选择8个观测聚焦角度,则σi,i=1,2,3,4,5,6,7,8,对应的聚焦主轴偏转角度依次为σ1=-20°,σ1=-15°,σ1=-10°,σ2=-5°,σ3=-0°,σ4=5°,σ5=10°,σ1=15°,σ1=20°。为了平衡计算量和实时性,本发明优选,任一聚焦主轴偏转角度σi,i=1,2,3,4,5,对应的聚焦主轴偏转角度依次为σ1=-10°,σ2=-5°,σ3=-0°,σ4=5°,σ5=10°。如此,可以最优平衡图像重建效果与计算复杂度。
下面对本发明提供的多模态成像中图像重建装置进行描述,下文描述的多模态成像中图像重建装置与上文描述的第一种多模态成像中图像重建方法可相互对应参照。
图5为本发明提供的多模态成像中图像重建装置的结构示意图,如图5所示,该多模态成像中图像重建装置包括接收单元510、聚焦单元520和弹性单元530,其中,
所述接收单元510,用于接收数字滤波装置输出的任一滤波后信号;
所述聚焦单元520,用于若所述任一滤波后信号为超声类型或光声类型,则基于多角度观测相控聚焦空间复合成像确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像;
所述弹性单元530,用于若所述任一滤波后信号为弹性模态类型,则对所述任一滤波后信号依次进行组织位移估计、方向性滤波器和波速估计,确定输出的所述任一滤波后信号对应的弹性重建图像。
本发明提供的多模态成像中图像重建装置,通过接收数字滤波装置输出的任一滤波后信号;若所述任一滤波后信号为超声类型或光声类型,则基于多角度观测相控聚焦空间复合成像确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像;若所述任一滤波后信号为弹性模态类型,则对所述任一滤波后信号依次进行组织位移估计、方向性滤波器和波速估计,确定输出的所述任一滤波后信号对应的弹性重建图像。由于对超声类型或光声类型的滤波后信号采用相控聚焦技术图像重建,和对弹性模态类型的滤波后信号依次采用组织位移估计、方向性滤波器和波速估计,确定输出的所述任一滤波后信号对应的弹性重建图像,针对各种模态成像类型的特性制定对应的重建方法,使得输出的任一类型滤波后信号对应的重建图像都提升效果、提高分辨率且降低运算量。因此,本发明提供的方法,实现了多模态成像中图像重建输出的任一类型滤波后信号对应的重建图像都提升效果、提高分辨率且降低运算量。
在上述实施例的基础上,该多模态成像中图像重建装置中,聚焦单元,具体用于:
对于任一聚焦主轴偏转角度,将所有阵元接收到的超声类型或光声类型的任一滤波后信号添加对应的时延时间进行累加,得到所述任一聚焦主轴偏转角度情况下的目标聚焦点的聚焦信号;
依次基于所述任一聚焦主轴偏转角度情况下成像区域内所有采样点对应的目标聚焦点,确定所述任一聚焦主轴偏转角度情况下的所述成像区域内所有像素点的像素值;
基于所有聚焦主轴偏转角度情况下的所述成像区域内所有像素点的像素值确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像。
在上述实施例的基础上,该多模态成像中图像重建装置中,所述对于任一聚焦主轴偏转角度,将所有阵元接收到的超声类型或光声类型的任一滤波后信号添加对应的时延时间进行累加,得到所述任一聚焦主轴偏转角度情况下的目标聚焦点的聚焦信号,具体包括:
l=Ts×c=c/Fs;
其中,Ts是采样时间间隔,Fs是对应于Ts的采样频率,c是声速,d是相邻阵元之间距离,l为相邻两个焦点之间的距离;
其中,N为阵元总数,rm为第n条聚焦线上的第k个聚焦点m到阵列探测器坐标原点的距离,τn表示对第n个阵元接收到的信号所施加的延时,s(t)为所述接收到的超声类型或光声类型的任一滤波后信号,d是相邻阵元之间距离,xn是第n个阵元的横轴坐标,n=1,2,…,N,α和β均为校正因子。
在上述实施例的基础上,该多模态成像中图像重建装置中,所述依次基于所述任一聚焦主轴偏转角度情况下成像区域内所有采样点对应的目标聚焦点,确定所述任一聚焦主轴偏转角度情况下的所述成像区域内所有像素点的像素值,具体包括:
对于任一聚焦主轴偏转角度σi,确定该条件下的成像区域内任一像素点(x,y)的像素值的步骤如下:
通过公式k=y/lcosσi和n=(x-klsinσi)/d,确定任一聚焦主轴
偏转角度σi所述像素点条件下的成像区域内任一像素点(x,y)对应于聚焦矩阵中的第n条聚焦线上的第k个聚焦点,其中,l为相邻两个焦点之间的距离,d是相邻阵元之间距离;
确定任一聚焦主轴偏转角度σi条件下的成像区域内任一像素点(x,y)的像素值为聚焦主轴偏转角度σi情况下所述聚焦矩阵中第n条聚焦线上的第k个聚焦点的元素值。
在上述实施例的基础上,该多模态成像中图像重建装置中,所述基于所有聚焦主轴偏转角度情况下的所述成像区域内所有像素点的像素值确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像,具体包括:
通过基于极大值算法的第一公式确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像M:
或者,通过基于加权求和算法的第二公式确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像M:
在上述实施例的基础上,该多模态成像中图像重建装置中,所述任一聚焦主轴偏转角度σi,i=1,2,…,R,R为预设角度个数,所述任一聚焦主轴偏转角度σi的范围为-20°至20°。
在上述实施例的基础上,本发明提供一种多模态成像技术***,图6为本发明提供的多模态成像技术***的结构示意图,如图6所示,该***包括主控装置610、超声换能器620、升压装置630和激光装置640,其中,
所述主控装置610内包括顺次连接的参数设置装置6101、同步触发装置6102、延时控制装置6103、运动控制装置6104、数据采集装置6105、数字滤波装置6106、上述实施例提供的多模态成像中图像重建装置6107、多模态融合装置6108和显示装置6109;
所述超声换能器620包括超声单元、光声单元和弹性单元;
所述激光装置640包括依次连接的多波长脉冲激光器6401和整形光路6402;
所述主控装置610通过升压装置630与所述激光装置640连接,所述升压装置630将所述主控装置发出的第一电压信号升压为适用于所述激光装置的第二电压信号,其中,所述第二电压大于第一电压;
所述多波长脉冲激光器6401接收所述第二电压信号的激励发出脉冲激光,所述脉冲激光经过所述整形光路6402的整形调整合适的光斑耦合进入光纤,利用光纤传导照射到待测生物组织感兴趣区域;
所述超声换能器620接收所述主控装置发射的激励信号,所述激励信号触发所述超声单元发射超声波并接收超声回波、触发所述光声单元接收所述光声信号或者触发所述弹性单元发射平面波接收剪切波传播;
所述参数设置装置6101设置超声换能器中选中单元类型、声速、触发参数、同步参数、运动参数和延时参数,所述单元类型包括超声单元、光声单元和弹性单元中至少一个;
所述同步触发装置6102,其电路用于基于所述同步参数发出所述第一电压信号,触发所述多波长脉冲激光器发出脉冲,同时触发所述数据采集装置6105进行各成像模态类型信号采集,所述数据采集装置6105将采集后的各成像模态类型信号进行模数转换后输出各成像模态类型的数字信号至所述数字滤波装置6106;
所述延时控制装置6103,用于基于所述延时参数分配各模态之间的延时控制信号;
所述运动控制装置6104,用于基于所述运动参数调用labVIEW控制程序控制三维位移台带动探头以预设步长扫描;
所述数字滤波装置6106,用于将所述数据采集装置输出任一成像模态类型的数字信号进行滤波得到所述任一成像模态类型的滤波后信号;
所述多模态融合装置6108,用于将所述多模态成像中图像重建装置输出的各成像模态类型的图像数据通过设置值域和预设透明度进行叠加,输出多模态成像图;
所述显示模块6109,用于显示所述多模态成像图。
具体地,所述主控装置通过升压模块与激光装置相连接,脉冲激光经由光纤传导照射到待测生物组织,待测生物组织产生的多模态信号由布置在组织上方的超声换能器接收并传入主机数据采集模块,依次进行数据处理、图像重建、多模态融合并显示最终成像结果。
所述主控装置基于高性能计算机集成了能够实现参数设置、同步触发、延时控制、运动控制、数据采集、数据处理、图像重建、多模态融合和图像显示9项功能的装置。
主控装置通过升压模块与激光装置连接,升压模块将来自主控装置适用的3.3v升为适用于脉冲激光器的12v电压信号。激光装置包括多波长脉冲激光器和对应的整形光路,脉冲激光经过整形调整合适的光斑耦合进入光纤,利用光纤传导照射到待测生物组织感兴趣区域。
超声换能器为具有128个阵元、中心频率为7.5MHz的手持式阵列超声换能器。支持编码激发模式,支持所有扫描格式。超声换能器可手持也可通过3D打印的夹持器固定在三维精密平移台上,由主机运动控制模块设置自动扫描。超声成像模态中用于发射超声波并接收超声回波,光声成像模态中用于接收光声信号,弹性成像模态中用于发射聚焦超声波束激发剪切波,再通过发射平面波追踪剪切波传播。超声换能器把采集到的光声/超声/剪切波信号经由多通道的数据采集***传输到主机进行下一步处理。
其中,主控装置集成了参数设置装置、同步触发装置、延时控制装置、运动控制装置、数据采集装置、多模态成像中图像重建装置、图像重建装置、多模态融合装置和图像显示装置。各个模块按照参数设置、信号激发、数据采集、数据处理、多模态融合、数据显示的过程协同工作完成多模态成像。
其中,参数设置装置使用户可以在主机上设置三模态成像参数,参数包括换能器类型、阵元间距、采样率、声速、触发设置,这些参数在所有数据的采集和处理中通用,其中采样率往往选用超声波中心频率的两倍以上,实验中多选用4~7MHz的中心频率,因此为了保留一定裕度且便于计算,采样频率多选用20MHz。基础参数还包括数据保存形式、保存路径、处理方法、扫描模式等设置,这些设置为用户提供了多样的数据处理模式。
其中,同步触发装置中的电路给出主触发信号,触发脉冲激光器发出脉冲,同时触发数据采集卡进行多模态信号采集。
其中,延时控制装置按照主控装置的参数设置分配各个模态之间的延时控制信号。
其中,运动控制装置根据主控装置的参数设置调用labVIEW控制程序控制三维位移台带动探头以一定步长扫描。
其中,数据采集装置实现多通道高速并行数据采集。采用多通道并行采集电路实现了数据的并行采集和存储,将多通道采集到的多模态数据上传到主机内存中,存储最原始的光声回波信号,快速提供最丰富的多模态数据信息。图7为本发明提供的数据采集装置内部电路结构示意图,如图7所示,数据采集装置电路的子电路包括主控电路、TGC放大电路、预滤波电路、A/D数据采样电路、基于FPGA的数据采集电路和USB数据传输电路。其中,主控电路的主要作用是产生数据扫查时序逻辑控制信号,使多通道并行采集电路中的子电路能够协调工作。
其中,多模态融合装置将三个模态所得到的重建数据通过设置值域及不同透明度叠加成图,体现出超声、光声、弹性在感兴趣区域共同作用的成像结果。
其中,图像显示装置用于显示多模态的成像结果。
基于上述实施例,该***中,
所述超声换能器为手持式阵列超声换能器,中心频率为7.5MHz,包含128个阵元;
所述第一电压为3.3V,所述第二电压为12V。
具体地,上述内容为对***中的参数进行进一步详细限定和说明。
基于上述实施例,本发明还提供一种采用上述结合超声、光声、弹性的多模态成像装置的成像方法,图8为本发明提供的结合超声、光声、弹性的多模态成像装置的成像方法流程示意图,如图8所示,该方法包括如下步骤:
(1)首先在主机上设置三模态成像参数,这些参数在所有数据的采集和处理中通用,相应参数显示在显示模块。
(2)主机模块通过升压模块与激光光路模块相连,主机按设定参数进行同步控制与信号触发。信号采集过程中由运动控制模块控制精密三维平移台带动探头扫描。
(3)在光声成像模式中,主机通过同步触发控制激光器出光,经过与激光器相连接的整形光路耦合进入光纤照射到成像目标区域,基于光声效应产生光声信号;同时主机通过时序控制电路触发多通道数据采集模块开始采集光声信号,由放置在成像组织上方的超声换能器采集光声信号。
(4)超声换能器与主机相连,数据缓存到主机数据采集模块。
(5)按照主机参数设置,经过时序控制电路模块设定延时。
(6)在超声模式中,主机触发超声换能器发射超声波进行超声成像,由超声换能器接受超声回波信号并缓存至数据采集模块,进入数据处理模块,完成超声成像过程。
(7)在弹性成像模态中,按照主机参数设定,控制超声换能器发射聚焦超声波激发剪切波并发射平面波追踪组织位移从而进行剪切波弹性成像。
(8)三模态数据经过数据数据处理模块滤波,完成图像重建,进入多模态融合模块,输出三模态成像结果及数据,相应结果显示在于主机相连的显示器上。
所述方法及装置在数据采集之后同时得到目标组织的超声、光声、弹性数据,通过多模态数据处理,利用超声数据得到待测目标的结构位置信息,通过光声数据得到与组织生理功能信息密切相关的吸收分布,通过弹性数据计算靶区组织的剪切波波速进一步得到弹性硬度信息。图像融合后可以在一幅图像中同时得到组织的结构位置信息、生理功能信息及弹性硬度信息多层面的表面和内部信息。该方法具有高对比度,并且可以量化测量结果,弥补了传统成像模态不能直接提供多模态信息的不足,可以有效判断组织病变的程度从而辅助医生做出诊断。
基于上述实施例提供的方法、装置和***,进行仿提成像实验,其中,仿体背景由质量分数为5%的明胶、1%的树脂、1.5%的琼脂构成,内部三棱柱形状的硬块由10%的明胶、1%的树脂、1.5%的琼脂构成。所述方法及装置在数据采集之后同时得到目标组织的超声、光声、弹性数据,通过多模态数据处理,利用超声数据得到待测目标的结构位置信息,通过光声数据得到与组织生理功能信息密切相关的吸收分布,通过弹性数据计算靶区组织的剪切波波速进一步得到弹性硬度信息。实验结果显示:图像融合后可以在一幅图像中同时得到组织的结构位置信息、生理功能信息及弹性硬度信息多层面的表面和内部信息。该方法具有高对比度,并且可以量化测量结果,弥补了传统成像模态不能直接提供多模态信息的不足,可以有效判断组织病变的程度从而辅助医生做出诊断。
图9示例了一种电子设备的实体结构示意图,如图9所示,该电子设备可以包括:处理器(processor)910、通信接口(Communications Interface)920、存储器(memory)930和通信总线940,其中,处理器910,通信接口920,存储器930通过通信总线940完成相互间的通信。处理器910可以调用存储器930中的逻辑指令,以执行多模态成像中图像重建方法,该方法包括:接收数字滤波装置输出的任一滤波后信号;若所述任一滤波后信号为超声类型或光声类型,则基于多角度观测相控聚焦空间复合成像确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像;若所述任一滤波后信号为弹性模态类型,则对所述任一滤波后信号依次进行组织位移估计、方向性滤波器和波速估计,确定输出的所述任一滤波后信号对应的弹性重建图像。
此外,上述的存储器930中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面,本发明还提供一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时,计算机能够执行上述各方法所提供的多模态成像中图像重建方法,该方法包括:接收数字滤波装置输出的任一滤波后信号;若所述任一滤波后信号为超声类型或光声类型,则基于多角度观测相控聚焦空间复合成像确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像;若所述任一滤波后信号为弹性模态类型,则对所述任一滤波后信号依次进行组织位移估计、方向性滤波器和波速估计,确定输出的所述任一滤波后信号对应的弹性重建图像。
又一方面,本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的另一多模态成像中图像重建方法,该方法包括:接收数字滤波装置输出的任一滤波后信号;若所述任一滤波后信号为超声类型或光声类型,则基于多角度观测相控聚焦空间复合成像确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像;若所述任一滤波后信号为弹性模态类型,则对所述任一滤波后信号依次进行组织位移估计、方向性滤波器和波速估计,确定输出的所述任一滤波后信号对应的弹性重建图像。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种多模态成像中图像重建方法,其特征在于,包括:
接收数字滤波装置输出的任一滤波后信号;
若所述任一滤波后信号为超声类型或光声类型,则基于多角度观测相控聚焦空间复合成像确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像;
若所述任一滤波后信号为弹性模态类型,则对所述任一滤波后信号依次进行组织位移估计、方向性滤波器和波速估计,确定输出的所述任一滤波后信号对应的弹性重建图像。
2.根据权利要求1所述的多模态成像中图像重建方法,其特征在于,所述基于多角度观测相控聚焦空间复合成像确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像,具体包括:
对于任一聚焦主轴偏转角度,将所有阵元接收到的超声类型或光声类型的任一滤波后信号添加对应的时延时间进行累加,得到所述任一聚焦主轴偏转角度情况下的目标聚焦点的聚焦信号;
依次基于所述任一聚焦主轴偏转角度情况下成像区域内所有采样点对应的目标聚焦点,确定所述任一聚焦主轴偏转角度情况下的所述成像区域内所有像素点的像素值;
基于所有聚焦主轴偏转角度情况下的所述成像区域内所有像素点的像素值确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像。
3.根据权利要求2所述的多模态成像中图像重建方法,其特征在于,所述对于任一聚焦主轴偏转角度,将所有阵元接收到的超声类型或光声类型的任一滤波后信号添加对应的时延时间进行累加,得到所述任一聚焦主轴偏转角度情况下的目标聚焦点的聚焦信号,具体包括:
l=Ts×c=c/Fs;
其中,Ts是采样时间间隔,Fs是对应于Ts的采样频率,c是声速,d是相邻阵元之间距离,l为相邻两个焦点之间的距离;
其中,N为阵元总数,rm为第n条聚焦线上的第k个聚焦点m到阵列探测器坐标原点的距离,τn表示对第n个阵元接收到的信号所施加的延时,s(t)为所述接收到的超声类型或光声类型的任一滤波后信号,d是相邻阵元之间距离,xn是第n个阵元的横轴坐标,n=1,2,…,N,α和β均为校正因子。
4.根据权利要求2所述的多模态成像中图像重建方法,其特征在于,所述依次基于所述任一聚焦主轴偏转角度情况下成像区域内所有采样点对应的目标聚焦点,确定所述任一聚焦主轴偏转角度情况下的所述成像区域内所有像素点的像素值,具体包括:
对于任一聚焦主轴偏转角度σi,确定该条件下的成像区域内任一像素点(x,y)的像素值的步骤如下:
通过公式k=y/lcosσi和n=(x-klsinσi)/d,确定任一聚焦主轴偏转角度σi所述像素点条件下的成像区域内任一像素点(x,y)对应于聚焦矩阵中的第n条聚焦线上的第k个聚焦点,其中,l为相邻两个焦点之间的距离,d是相邻阵元之间距离;
确定任一聚焦主轴偏转角度σi条件下的成像区域内任一像素点(x,y)的像素值为聚焦主轴偏转角度σi情况下所述聚焦矩阵中第n条聚焦线上的第k个聚焦点的元素值。
6.根据权利要求3-5中任一项所述的多模态成像中图像重建方法,其特征在于,所述任一聚焦主轴偏转角度σi,i=1,2,…,R,R为预设角度个数,所述任一聚焦主轴偏转角度σi的范围为-20°至20°。
7.一种多模态成像中图像重建装置,其特征在于,包括:
接收单元,用于接收数字滤波装置输出的任一滤波后信号;
聚焦单元,用于若所述任一滤波后信号为超声类型或光声类型,则基于多角度观测相控聚焦空间复合成像确定输出的所述任一滤波后信号对应的复合图像;
弹性单元,用于若所述任一滤波后信号为弹性模态类型,则对所述任一滤波后信号依次进行组织位移估计、方向性滤波器和波速估计,确定输出的所述任一滤波后信号对应的弹性重建图像。
8.一种多模态成像技术***,其特征在于,包括主控装置、超声换能器、升压装置和激光装置,其中,
所述主控装置内包括顺次连接的参数设置装置、同步触发装置、延时控制装置、运动控制装置、数据采集装置、数字滤波装置、权利要求7所述的多模态成像中图像重建装置、多模态融合装置和显示装置;
所述超声换能器包括超声单元、光声单元和弹性单元;
所述激光装置包括依次连接的多波长脉冲激光器和整形光路;
所述主控装置通过升压装置与所述激光装置连接,所述升压装置将所述主控装置发出的第一电压信号升压为适用于所述激光装置的第二电压信号,其中,所述第二电压大于第一电压;
所述多波长脉冲激光器接收所述第二电压信号的激励发出脉冲激光,所述脉冲激光经过所述整形光路的整形调整合适的光斑耦合进入光纤,利用光纤传导照射到待测生物组织感兴趣区域;
所述超声换能器接收所述主控装置发射的激励信号,所述激励信号触发所述超声单元发射超声波并接收超声回波、触发所述光声单元接收所述光声信号或者触发所述弹性单元发射平面波接收剪切波传播;
所述参数设置装置设置超声换能器中选中单元类型、声速、触发参数、同步参数、运动参数和延时参数,所述单元类型包括超声单元、光声单元和弹性单元中至少一个;
所述同步触发装置,其电路用于基于所述同步参数发出所述第一电压信号,触发所述多波长脉冲激光器发出脉冲,同时触发所述数据采集装置进行各成像模态类型信号采集,所述数据采集装置将采集后的各成像模态类型信号进行模数转换后输出各成像模态类型的数字信号至所述数字滤波装置;
所述延时控制装置,用于基于所述延时参数分配各模态之间的延时控制信号;
所述运动控制装置,用于基于所述运动参数调用labVIEW控制程序控制三维位移台带动探头以预设步长扫描;
所述数字滤波装置,用于将所述数据采集装置输出任一成像模态类型的数字信号进行滤波得到所述任一成像模态类型的滤波后信号;
所述多模态融合装置,用于将所述多模态成像中图像重建装置输出的各成像模态类型的图像数据通过设置值域和预设透明度进行叠加,输出多模态成像图;
所述显示模块,用于显示所述多模态成像图。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的多模态成像中图像重建方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的多模态成像中图像重建方法的步骤。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113777606A (zh) * | 2021-08-12 | 2021-12-10 | 北京理工大学 | 分布式geo sar三维形变反演多角度选取方法及装置 |
CN115227288A (zh) * | 2022-07-29 | 2022-10-25 | 东北大学 | 一种基于滞后的延时乘累加超声虚源波束形成方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101251514A (zh) * | 2008-04-02 | 2008-08-27 | 江西科技师范学院 | 基于多元相控聚焦环阵列的背向模式光声成像方法 |
CN103975587A (zh) * | 2011-11-07 | 2014-08-06 | 佳能株式会社 | 使针对图像的一组重建样本的补偿偏移的编码/解码最优化的方法和装置 |
CN105092595A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-11-25 | 哈尔滨工业大学(威海) | 应用于钢轨探伤的光声弹性成像方法及装置 |
CN109512465A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-03-26 | 深圳中科乐普医疗技术有限公司 | 一种声辐射力双向剪切波复合成像方法及装置 |
CN110680381A (zh) * | 2019-09-03 | 2020-01-14 | 东软医疗***股份有限公司 | 医用1.x维超声探头及医用超声诊断*** |
CN111948147A (zh) * | 2020-09-25 | 2020-11-17 | 广东工业大学 | 一种无盲区的全场域超声显微镜成像***及其方法 |
-
2020
- 2020-12-31 CN CN202011627364.4A patent/CN112862924B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101251514A (zh) * | 2008-04-02 | 2008-08-27 | 江西科技师范学院 | 基于多元相控聚焦环阵列的背向模式光声成像方法 |
CN103975587A (zh) * | 2011-11-07 | 2014-08-06 | 佳能株式会社 | 使针对图像的一组重建样本的补偿偏移的编码/解码最优化的方法和装置 |
CN105092595A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-11-25 | 哈尔滨工业大学(威海) | 应用于钢轨探伤的光声弹性成像方法及装置 |
CN109512465A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-03-26 | 深圳中科乐普医疗技术有限公司 | 一种声辐射力双向剪切波复合成像方法及装置 |
CN110680381A (zh) * | 2019-09-03 | 2020-01-14 | 东软医疗***股份有限公司 | 医用1.x维超声探头及医用超声诊断*** |
CN111948147A (zh) * | 2020-09-25 | 2020-11-17 | 广东工业大学 | 一种无盲区的全场域超声显微镜成像***及其方法 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113777606A (zh) * | 2021-08-12 | 2021-12-10 | 北京理工大学 | 分布式geo sar三维形变反演多角度选取方法及装置 |
CN113777606B (zh) * | 2021-08-12 | 2023-12-26 | 北京理工大学 | 分布式geo sar三维形变反演多角度选取方法及装置 |
CN115227288A (zh) * | 2022-07-29 | 2022-10-25 | 东北大学 | 一种基于滞后的延时乘累加超声虚源波束形成方法 |
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