超聲彩色血流成像系統(tǒng)中的雜波抑制方法研究.pdf

1、超聲彩色血流成像技術(shù)(CFI)能實(shí)時、無損地呈現(xiàn)人體內(nèi)血流速度的二維分布情況,是血管類疾病的重要診斷依據(jù)。在超聲換能器接收到的回波信號中,除來自紅細(xì)胞的散射信號外往往還包含有來自軟組織或管壁的大幅度干擾信號(稱為雜波)。所以在進(jìn)行流速估計之前,必須經(jīng)過雜波抑制步驟來濾除雜波信號。
　　本論文提出了四種新的雜波抑制方法,以應(yīng)對非平穩(wěn)雜波運(yùn)動環(huán)境下的雜波抑制需求。動態(tài)區(qū)域劃分法(DRP)根據(jù)雜波運(yùn)動的非平穩(wěn)程度,調(diào)整其作用區(qū)間。區(qū)間長

2、度與雜波非平穩(wěn)程度成反比關(guān)系。區(qū)間調(diào)整完畢后,再利用特征向量濾波器(Eigenfilter)對每個區(qū)間依次濾波,從而解決了均勻劃分時,區(qū)間長度過大或過小的矛盾。投影尋蹤法(PP)通過采用魯棒性的投影索引代替方差,避免了個別點(diǎn)對整個回波數(shù)據(jù)集的影響。然后用魯棒的特征向量構(gòu)造雜波子空間,并將其從原信號中移除,從而獲得血流信號。遞歸特征值分解法(RED)利用每次輸入逐步更新雜波子空間,既保留了傳統(tǒng)Eigenfilter的時間自適應(yīng)性,同時又具

3、有了一定的空間自適應(yīng)性?？焖俚倪f歸特征值分解法(FOP)作為RED的改進(jìn),利用一階近似計算,避免了頻繁的奇異值分解(SVD),從而降低了算法復(fù)雜度。
　　在五種不同的雜波環(huán)境下進(jìn)行了計算機(jī)仿真實(shí)驗。將提出的新方法與三種傳統(tǒng)方法(高通濾波器、Eigenfilter和Hankel-SVD)進(jìn)行了比較,給出了濾波前后的速度剖面圖。同時引入了客觀指標(biāo):均方誤差MSE和互相關(guān)系數(shù)r。結(jié)果表明:在雜波環(huán)境復(fù)雜,非平穩(wěn)性強(qiáng)時,本論文提出的方法性