[发明专利]基于RF数据超声成像处理方法及系统在审
申请号: | 201510752662.9 | 申请日: | 2014-02-20 |
公开(公告)号: | CN105286918A | 公开(公告)日: | 2016-02-03 |
发明(设计)人: | 陈惠人;郭建军;凌涛;尹大军;奚水 | 申请(专利权)人: | 飞依诺科技(苏州)有限公司 |
主分类号: | A61B8/00 | 分类号: | A61B8/00 |
代理公司: | 苏州威世朋知识产权代理事务所(普通合伙) 32235 | 代理人: | 杨林洁 |
地址: | 215123 江苏省苏州市工业*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 rf 数据 超声 成像 处理 方法 系统 | ||
技术领域
本发明属于超声诊断成像领域,涉及一种基于RF数据超声成像处理方法及系统。
背景技术
随着电子学、计算机、材料科学等相关领域技术的发展;近年来,超声诊断仪的功能有了很大的提高,医学超声诊断技术也随之发生了一次又一次革命性飞跃,目前已成为临床多种疾病诊断的首选方法,以及超声成像时超声诊断的必要工具;相应的,B模式超声成像,CF模式超声成像,PW模式超声成像等是超生成像系统中最基本且应用最广泛的技术。各种模式的超声成像有很多临床应用,如产科中用于监测胎儿的状态,内科中心脏瓣膜疾病诊断等。国内外对超声成像技术已经有了大量的研究和应用,但是由于超声设备的不断更新,超声检测和临床诊断等应用要求不断提高,新内容、新技术层出不穷,现有研究远远无法满足超声成像应用的需求。
传统模式的超声成像技术:包括前端处理、中间处理、和后处理三个部分;其中,前端处理用于得到聚焦的射频信号,中间处理用于得到基带信号,后端处理用于显示经扫描转换之后的信号。由于后处理的技术还处于初步发展阶段,以及计算机的处理能力,现有技术中,所述中间处理过程采用将回波信号分成I/Q两路信号,并且相应的对所述回波信号做降采样和降位处理,以匹配计算机的处理能力,因此支持整个处理流程需要大量硬件支持,特别是中间处理过程,通常需要专用芯片或数字信号处理器来实现,导致处理链路极端复杂。例如:如图1所示现有技术中超声成像处理方法的流程图,所述方法包括以下步骤:P1、接收通过发送超声信号所获取的回波信号;P2、对所述回波信号进行波束合成;P3、获取所述回波信号中的RF数据;P4、对所述RF数据进行正交解调或Hibert变换,将所述RF数据分成两路I/Q正交信号;P5、将步骤P4中获取的两路I/Q正交信号做基带滤波或低通滤波处理,以对所述两路I/Q正交信号降采样和降位处理;P6、基于经过步骤P5处理过的所述两路I/Q正交信号,进行超声成像处理,以获取目标图像。
发明内容
为了解决上述问题,本发明的目的在于提供一种结构简单,但不损失数据信息的基于RF数据超声成像处理方法及系统。
为了实现上述发明目的之一,本发明的一种基于RF数据超声成像处理方法,所述方法包括以下步骤:
S1、接收通过发送超声信号所获取的回波信号;
S2、对所述回波信号进行波束合成;
S3、获取所述回波信号中的RF数据;
S4、基于所获取的RF数据,采用CF模式处理直接进行超声成像处理,以获取目标图像;
所述CF模式处理具体包括:采用ButterflySearch算法,对所获取的RF数据,直接进行超声成像处理,以获取目标图像;
所述CF模式处理中所采用的所述ButterflySearch算法为:通过对目标反射的超声信号沿深度depth和时间time两个维度进行搜索,匹配度最大的butterline的斜率即对应目标轴向运动速度。
作为本发明的进一步改进,在所述步骤S3之后,所述方法还包括:对所获取的RF数据进行预处理,去除所述RF数据中的系统噪声。
作为本发明的进一步改进,去除采集系统在静默状态时的噪声。
作为本发明的进一步改进,所述方法还包括:若所述系统在静默状态时的噪声RF信号数据为I0,实际使用中得到的超声回波RF信号数据为I,则通过I-I0去除所述RF数据中的系统噪声。
为了实现上述发明目的之一,本发明一实施方式提供一种基于RF数据超声成像处理系统,所述系统包括:
超声探头模块,用于发送和接收超声信号;
超声回波接收模块,用于接收通过发送超声信号所获取的回波信号;
波束合成模块,用于对所述回波信号进行波束合成;
RF数据传输存储模块,用于获取所述回波信号中的RF数据;
图像处理模块,用于基于所获取的RF数据,采用CF模式处理直接进行超声成像处理,以获取目标图像;
所述图像处理模块采用所述CF模式处理以获取目标图像为:
采用ButterflySearch算法,对所获取的RF数据,直接进行超声成像处理,以获取目标图像;
所述CF模式处理中所采用的所述ButterflySearch算法为:通过对目标反射的超声信号沿深度depth和时间time两个维度进行搜索,匹配度最大的butterline的斜率即对应目标轴向运动速度。
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