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生的不同效果，熟悉利用matlab軟件，進行醫學方面的圖像處理，加強圖像處理能力。

關鍵詞：超聲；信號調制；低通濾波；對數增強；插值重建

引言：

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

1.1 數據讀入（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 信號的調制與低通濾波（選用切比雪夫低通濾波器對調制后的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 數據抽取和對數增強：

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據進行抽樣，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

抽樣后的原始數據灰度集中在暗區，圖像較暗，需要用對數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 數據線的重排：

因為探頭掃描的開始不是從靠前的掃描線開始的，所以需要重排數據線，否則得到的圖像將是錯位的。根據說明文本中的掃描順序對掃描線重排。

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：

經過以上步驟，我們已經得到的矩形的超聲圖像，最后為了把矩形圖像轉化為扇形圖像，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 結束語：

左圖為沒有經過調制與濾波，直接對原始數據進行圖像重建的結果；中圖是對原始信號調制和濾波之后重建的結果；右圖是不經過對數增強，直接調制和濾波的結果。可以看出經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。對數增強后的圖像能顯示出更多細節。

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