淺談超聲成像重建方法與分析

穆天虹

摘要：這篇文章運用超聲成像原理設(shè)計一個實驗加深對超生成像原理的理解。同時運用matlab軟件探究對圖像進行不同的處理，分析處理方法對超生圖像產(chǎn)生的不同效果，熟悉利用matlab軟件，進行醫(yī)學(xué)方面的圖像處理，加強圖像處理能力。

關(guān)鍵詞：超聲；信號調(diào)制；低通濾波；對數(shù)增強；插值重建

引言：

由于這篇文章中設(shè)計超生圖像處理，所以是基于超聲成像原理進行圖像處理。通過可大致分為數(shù)據(jù)讀入、信號的調(diào)制與低通濾波、數(shù)據(jù)的抽取、數(shù)據(jù)的對數(shù)增強、數(shù)據(jù)線的重排、插值重建等幾個步驟完成超聲成像的重建過程。

1.1 數(shù)據(jù)讀入（以int16形式讀入）：

file=fopen('HUANGQ_A1.dat','rb');

for i=1:numofline

origidata(:,i)= fread(file,numofpoints,'int16');

end

1.2 信號的調(diào)制與低通濾波（選用切比雪夫低通濾波器對調(diào)制后的cos和sin信號濾波）

for p=1:numofline

RF_sin=zeros(numofpoints,1);

RF_cos=zeros(numofpoints,1);

for q=1:numofpoints

RF_sin(q) = RFdata(q,p)*sin(2*pi*(q)*f0/fs);

RF_cos(q) = RFdata(q,p)*cos(2*pi*(q)*f0/fs);

end

RF_sin=filter(b,a,RF_sin);

RF_cos=filter(b,a,RF_cos);

RFdata(:,p)=sqrt(RF_sin'.^2+RF_cos'.^2);

end

1.3 數(shù)據(jù)抽取和對數(shù)增強：

因為我們得到的原始信號每條掃描線上有7618個點，而實際圖像不需要那么多點，于是我們要對濾波后數(shù)據(jù)進行抽樣，抽樣間隔取D=16

for k=1:numofline

RFdataS(:,k) = RFdata(1:D:numofpoints,k);%directly deal with the data

end

%sampling D=16

抽樣后的原始數(shù)據(jù)灰度集中在暗區(qū)，圖像較暗，需要用對數(shù)線性變換對圖像進行對比度增強。

for p=1:m

for q=1:n

if temp(p,q)==0

temp(p,q)=1;

end

end

end

RFdataLog=log10(temp);

clear temp;

bmax=max(max(RFdataLog));

bmin=min(min(RFdataLog));

RFdataLog=(RFdataLog-bmin)./(bmax-bmin)*255; %linear grayscale transformation

1.4 數(shù)據(jù)線的重排：

因為探頭掃描的開始不是從靠前的掃描線開始的，所以需要重排數(shù)據(jù)線，否則得到的圖像將是錯位的。根據(jù)說明文本中的掃描順序?qū)呙杈€重排。

startline=141;

beginline=9;

%k-beginline+1 equals with the real position that scanline k in image

for k=startline:248

resLogim(:,k-beginline+1)=RFdataLog(:,k-startline+1);

end

for k=9:startline-1

resLogim(:,k-beginline+1)=RFdataLog(:,(248-startline+1+(k-beginline+1)));

end

1. 5 插值重建：

經(jīng)過以上步驟，我們已經(jīng)得到的矩形的超聲圖像，最后為了把矩形圖像轉(zhuǎn)化為扇形圖像，使用R-θ插值完成這個工作，其中插值方法使用二維平面插補。扇形的角度為60度

rbase=23;

ybase=rbase/sqrt(3);

deltatheta=60/240;

starttheta=-30;

for j=1:n

theta=starttheta+(j-1)*deltatheta;%for every row it has the same theta

for i=1:m

r=i+rbase-1;

yn=uint16(r*sin(theta/180*pi)+cenX );

xn=uint16(r*cos(theta/180*pi)-ybase+1 );

if yn>0

im(xn,yn)=resLogim(i,j);

end

end

end

2 結(jié)束語：

左圖為沒有經(jīng)過調(diào)制與濾波，直接對原始數(shù)據(jù)進行圖像重建的結(jié)果；中圖是對原始信號調(diào)制和濾波之后重建的結(jié)果；右圖是不經(jīng)過對數(shù)增強，直接調(diào)制和濾波的結(jié)果。可以看出經(jīng)過濾波后重建出的圖像噪音減少了很多，可以看到更多的細節(jié)。對數(shù)增強后的圖像能顯示出更多細節(jié)。

扇形插值結(jié)果如上，與儀器得到的圖像比圖像整體偏亮，效果不是很好，但是主要結(jié)構(gòu)都能在圖中找到。