[发明专利]一种实时超声弹性成像位移估计方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及超声弹性成像技术领域，尤其涉及一种实时超声弹性成像位移估计方法和系统。 

背景技术

软组织的病变常常伴随着组织硬度的改变。比如，乳腺或者前列腺实质性肿瘤的硬度要大于正常组织，而液性囊肿的硬度小于正常组织。传统上，临床医生用触诊来定性判断肿块的软硬程度。然而，当肿块埋藏于较深的软组织内部，或者体积较小时，通过触诊就很难发现这些组织病变。超声弹性成像是近年来发展比较快的一种新的超声成像技术，可以对组织力学属性（如组织弹性、组织硬度）进行成像，为临床疾病诊断提供更加丰富的功能信息。

然而，现有技术的超声弹性成像技术存在一定的不足：

一、现有算法在速度和精确度方面存在着相互制约的问题。目前绝大部分的实时性好的算法都是一维的（即只考虑组织在受压时的轴向运动），其中包括题目为：“Real time tissue elasticity imaging using the combined autocorrelation method”，“Motion estimation in ultrasound images using time domain cross correlation with prior estimates”等文章。这些算法假设在同一根射频（Radio Frequency, RF）信号上组织位移连续，因此可以利用前一个位移的估计值作为下一次估计的先验值，从而减小互相关的搜索范围。这些一维算法在结构相对简单的体模上进行实验时可以获得很好的结果。由于对人体组织施压后，其产生位移场比较复杂，当这些算法用于活体实验时很难取得满意的结果。

二、二维位移估计算法的鲁棒性较好，但传统二维估计算法的缺点是运算量过大，无法满足临床实时成像的需求。近些年来，一些研究组提出的新算法，比如动态规划算法“Ultrasound elastography: a dynamic programming approach ”、光流法“A motion estimation refinement framework for real-time tissue axial strain estimation with freehand ultrasound” 以及快速互相关算法“A fast normalized cross-correlation method for motion estimation”等，这些算法同时考虑了组织受压产生的侧向位移，鲁棒性比较好，同时具有较好的实时性，但是其在处理组织大位移方面，容易出现误差。

有鉴于此，现有技术有待改进和提高。

发明内容

鉴于现有技术的不足，本发明目的在于提供一种实时超声弹性成像位移估计方法和系统。旨在解决现有技术中针对复杂的位移场容易出现误差等问题。

本发明的技术方案如下：

一种实时超声弹性成像位移估计方法，其中，包括以下步骤：

S1、采用二维匹配算法对待处理的两帧射频信号进行预估，得到位移场                                                ，所述两帧射频信号之间存在位移变化；

S2、设定一先验估计t_p，所述先验估计t_p等于位移场的轴向位移；使得经过预估值修正之后的两帧射频信号的位移保持1/4个波长之内；

S3、根据先验估计t_p和位移场的侧向位移，计算相移，得到轴向位移场；

其中，u、v 分别代表轴向和侧向位移量。

优选地，所述的实时超声弹性成像位移估计方法，其中，所述步骤S1中，二维匹配算法分为二维相关检测算法和绝对差分求和算法。

优选地，所述的实时超声弹性成像位移估计方法，其中，所述二维匹配算法包括：最小均方误差函数、最小平均绝对值函数和/或最大匹配像素统计。

优选地，所述的实时超声弹性成像位移估计方法，其中，所述步骤S1具体包括以下步骤：

S11、选择两帧射频信号，以第一射频信号中第一区域作为目标区域，在第二射频信号寻找最佳匹配的第二区域，其中，相关系数定义为；

其中，，、为对应图像内的平均像素；

S12、计算第一区域和第二区域的绝对差分和，求出位移场

；

其中，， u、v 分别代表轴向和侧向位移量；m、 n分别是搜索区域的轴向与横向尺寸。