[发明专利]一种采用双尺度的生物组织位移估计方法

摘要

本发明为了解决选取大尺度和小尺度的矛盾，提出一种采用双尺度的组织位移估计方法，在组织压缩量比较大的情况下，选择大尺度和小尺度进行组织位移估计相结合的方法，对这两种组织位移估计的优缺点实现了互补，提高了组织位移估计的精度；在利用组织位移求组织对应的应变时，采用最小二乘拟合法，大大提高了组织应变估计的精度。

主权项

1.一种采用双尺度的生物组织位移估计方法，包括以下步骤：a.使用数字化超声仪器测量并得到待测生物组织在压缩前的一副数字化的二维射频信号；b.沿着数字化超声仪器的线阵探头的纵向对待测生物组织施加一个微小的挤压，压缩量控制在1％之内，得到压缩后的一幅数字化二维射频信号；c.确定需要计算的范围并设为R，从步骤a和b得到的待测生物组织压缩前后的二维射频信号中各选择一条扫描线L(L-R≥1且L+R≤L_max，L_max为扫描线的最大值)，将压缩前的序号在L-R:L+R的扫描线数据设为PreS(L)，压缩后的序号在L-R:L+R的扫描线数据设为PostS(L)；d.从压缩前的扫描线数据PreS(L)中取一小段长度为T_a的数据d₁，数据个数为U_a，U_a＝round(T_a·U₁)，其中T_a的单位为mm，U₁代表1mm的生物组织对应的数据个数，round代表取整操作，该数据d₁的序号从n₁到n₁+U_a-1，n₁可在1≤n₁≤U_a的范围内选择；在确定的搜索范围τ₁到τ₂内，求该小段数据d₁与压缩后数据d₂的绝对值差和，其中d₂在τ₁到τ₂内取，其规模和大小与d₁相同，计算公式如下：ε′(i)＝∑|d₁-d₂(i)|τ₁≤i≤τ₂其中τ₁为0，τ₂为对组织施加的压缩量，以采样数据的个数表示；e.确定步骤d得到的绝对值差和函数ε′(i)的最小值对应的位置t₁′，t₁′就是利用尺度T_a进行位移估计时数据d₁在待测组织压缩后的位移；f.从压缩前的扫描线数据PreS(L)中的数据段d₁的中央位置再取尺度为T_b、序号从到的一小段数据e₁，该数据的个数为U_b，U_b＝round(T_b×U₁)，其中T_b的单位为mm，并且满足T_b≤T_a，在τ₃到τ₄确定的搜索范围内求该小段数据与扫描线数据e₂的绝对值差和，其中e₂在τ₃到τ₄内取，其规模和大小与d₂相同，计算公式如下：ε″(i)＝∑|e₁-e₂(i)|τ₃≤i≤τ₄其中τ₃和τ₄为组织位移精细调整的范围，满足如下关系：τ₄＜τ₂，τ₃＝τ₁+(τ₂-τ₄)，；g.确定步骤f得到的绝对值差和函数ε″(i)的最小值对应的位置t₁″，t₁″为利用尺度T_b进行位移估计时数据e₁的位移相对于t₁′的偏移；h.利用尺度T_b估计得到的位移偏移t₁″和对尺度T_a估计得到的位移t₁′进行调整，得到的小段数据d₁的精细调整后的位移t₁，即：t₁＝t₁′+t₁″i.依次从压缩前的扫描线数据PreS(L)中取一小段尺度为T_a即数据个数为U_a的数据d₂，d₃，Λd_n，每段的数据的序号依次错开V个采样数据，1≤V≤U，直到在错开V个采样数据将超出PreS(L)的范围，按照步骤d-h相同的方法依次得到各段数据对应的位移t₂，t₃，Λt_n，其中n为小段数据的总数；则位移序列t₁，t₂，t₃，Λt_n为压缩前扫描线数据PreS(L)对应的待测生物组织的位移估计；j.在利用压缩前扫描线数据PreS(L)的位移序列t₁，t₂，t₃，Λt_n，采用最小二乘拟合的方法求得应变，即s₁＝leastsquare(t₁，t₂，Λt_1+k)，s₂＝leastsquare(t₂，t₃，Λt_2+k)，...s_n-k＝leastsquare(t_n-k，t_n-k+1，Λt_n)其中k的值的范围与位移序列的个数n有关；k.利用上述的方法依次得到第R+1，R+2，ΛL_max-R条扫描线数据对应组织的应变分布；将得到的L_max-2·R条扫描线数据对应的应变分布插值成L_max条，按照扫描线的顺序组合成一个二维数据，并以灰度图或伪彩图的形式表示出来，得到待测生物组织的二维应变分布图。