低功率超声弹性成像系统的时延估计算法与交互设计

低功率超声弹性成像系统的时延估计算法与交互设计

论文摘要

超声弹性成像技术在肝硬化检测及乳腺肿瘤检测方面具有很高的临床应用价值,所以国际上已有多家公司研发了基于动态定量检测的超声弹性成像产品,其掌握的弹性成像技术位于世界前列。但我国对定量弹性成像技术的研究还处于起步阶段,基于弹性成像技术的产品很少,无法达到国际先进水平,因此,相关产品依赖于进口。为了打破这一局面,中国科学院深圳先进技术研究院开始致力于研究超声弹性成像技术,展开了国家自然科技基金项目二维超声弹性成像系统,此系统的硬件平台和软件平台已基本完成,但是应用在临床上相关指数必须达标,系统的超声发射功率必须降低,这样就带来了信噪比的减小,给弹性检测带来困难。而时延估计算法是弹性检测中最关键的算法,此算法的好坏直接决定了弹性检测结果。本课题旨在提出低功率下仍能保持较好精度的时延估计算法,并负责二维弹性系统的外置触摸屏的设计与实现。本文首先结合超声散射的原理,建立了超声回波模型,并结合Filed Ⅱ仿真软件实现了超声弹性成像系统中超声回波信号的仿真。在建立超声回波模型和确定时延估计算法性能评价指标的基础上,针对传统时延估计技术在低功率超声辐射力弹性成像系统中分辨率低的缺点,提出了基于最大似然互相关的时延估计技术,通过仿真实现,证明了此算法在低功率条件下保持较高分辨率。在最大似然互相关时延估计算法的基础上,为了使时延估计算法能达到更好的估计精度,提出了一种基于小波变换的最大似然互相关时延估计算法,此算法首先实现了最优小波基选择实验方案的设计和实现,之后利用选择到的最优小波基函数对超声回波仿真信号进行了小波去噪,然后再对去噪后的回波信号利用最大似然互相关时延估计算法进行处理,得到的结果证明了此算法较最大似然互相关时延估计算法有更好的抗噪能力。对算法仿真实现后,本文采集了低功率超声弹性成像系统中超声回波信号,实现了对4个不同位置点的超声回波信号的采集,然后利用提出的基于小波变换的最大似然互相关时延估计算法对4条超声回波信号分别进行处理,得到4个不同位置的时间延迟后乘以超声在生物组织内的传播速度,得到位移偏移量,经分析可以看出得到的4条超声回波信号的位移偏移量能正确反映出理论的结果,证明了本文提出的算法的正确性。与此同时,本课题实现二维超声弹性成像系统的一款基于嵌入式的外置键盘模块,TGC模块以及系统主菜单,并编写了主机与触摸屏之间的通信协议,实现了两者的通信。

论文目录

  • 中文摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 超声辐射力弹性成像技术研究的重要意义
  • 1.2 超声辐射力超声弹性成像机理研究现状及发展趋势
  • 1.3 超声辐射力弹性成像相关关键技术的研究现状和发展趋势
  • 1.3.1 超声辐射力及其控制技术
  • 1.3.2 超声回波信号时延估计技术
  • 1.3.3 基于超声辐射力的实时弹性成像技术
  • 1.4 课题背景及本文研究内容
  • 第2章 最大似然互相关时延估计算法
  • 2.1 传统时延估计算法介绍
  • 2.1.1 普通互相关时延估计算法
  • 2.1.2 广义互相关时延估计算法
  • 2.2 最大似然互相关时延估计算法
  • 2.3 时延估计算法的仿真实现及仿真结果比较
  • 2.3.1 超声回波模型的建立及回波信号的仿真实现
  • 2.3.2 传统时延估计算法的仿真
  • 2.3.3 本文提出的最大似然互相关时延估计算法的仿真
  • 2.3.4 几种时延估计算法仿真结果比较
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 基于小波变换的最大似然互相关时延估计算法
  • 3.1 小波变换理论
  • 3.2 基于小波变换的最大似然互相关时延估计算法的设计
  • 3.2.1 小波变换中小波基函数的选取
  • 3.2.2 小波变换中分解层数的选取
  • 3.3 基于小波变换的最大似然互相关时延估计算法实验结果讨论
  • 3.3.1 小波基选取实验结果及讨论
  • 3.3.2 基于小波变换的最大似然互相关时延估计算法实验结果及讨论
  • 3.4 本章小结
  • 第4章 超声辐射力弹性成像系统的算法和软件实现
  • 4.1 超声辐射力弹性成像系统实验平台介绍
  • 4.1.1 硬件平台的介绍
  • 4.1.2 软件平台的介绍
  • 4.2 基于超声辐射力弹性成像系统的时延估计算法的实现
  • 4.2.1 超声辐射力弹性成像系统超声回波信号的采集
  • 4.2.2 超声回波信号的处理
  • 4.3 超声辐射力弹性成像系统触摸屏键盘的设计与实现
  • 4.3.1 触摸屏模块硬件平台及软件平台的介绍
  • 4.3.2 触摸屏键盘应用界面的设计与实现
  • 4.3.3 触摸屏键盘与主机的通信
  • 4.4 本章小结
  • 第5章 总结与展望
  • 5.1 工作总结
  • 5.2 工作展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读学位期间学术成果
  • 相关论文文献

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