基于FPGA的數字化眼科超聲成像中信號處理算法的研究與實現

【作者】方思敏，周 盛，王曉春，葉青盛，田 玲，計建軍,2，王延群,2

1 北京協和醫學院 中國醫學科學院生物醫學工程研究所，天津市，300192

2 天津市眼科醫學設備技術工程中心，天津市，300384

基于FPGA的數字化眼科超聲成像中信號處理算法的研究與實現

【作者】方思敏1，周 盛1，王曉春1，葉青盛1，田 玲1，計建軍1,2，王延群1,2

1 北京協和醫學院 中國醫學科學院生物醫學工程研究所，天津市，300192

2 天津市眼科醫學設備技術工程中心，天津市，300384

目的 基于FPGA對眼科超聲診斷儀中的信號處理算法進行設計和改進。方法 在Quartus II中用Verilog HDL硬件語言實現全并行分布式動態濾波、數字正交檢波、二叉樹法對數壓縮三大信號處理模塊。結果 相對原有系統，硬件開銷減少，整體成像更為清晰，眼球深部的信息更為完整，探測深度由原來的5cm提高到6cm。結論 所設計的算法達到了設計要求，能夠有效提高現有設備的成像質量，實現了系統優化。

眼科超聲；數字信號處理；動態濾波；正交檢波；對數壓縮

0 引言

超聲成像技術具有無創、對軟組織分辨好的特點，能夠實現實時、動態的斷層成像，被廣泛地應用于眼科檢查中。傳統的眼科超聲診斷儀采用的是模擬系統，它的成像分辨率低，抗干擾能力弱，圖像質量較差，無法進行疾病早期診斷，可能錯過治療的最佳時機而延誤病情[1]。隨著計算機技術的發展，現在已有數字化眼科成像系統，具有更穩定的性能和較高的精度，但其普遍存在硬件資源占用率高，眼球深部的分辨率較弱等問題，導致數據處理速度不夠，一些有用的小信號無法很好地保留。

本研究基于可編程邏輯門陣列(field programming gate array, FPGA)，針對現有診斷儀中的信號處理算法進行設計和改進，并在Quartus II中用Verilog HDL硬件語言描述，于數字化超聲信號處理平臺上實現，從本質上降低頻率衰減對成像質量的影響，減少資源占用，提高實時處理速度以及成像分辨率。

1 方法

超聲回波信號由超聲換能器接收，進行信號放大等預處理之后，由A/D芯片轉換成數字信號，成為14 bit的數據流，輸入到動態濾波、正交檢波、對數放大等數字信號處理模塊，來實現噪聲抑制、信號解調和動態范圍的壓縮，最后送入后端系統顯示超聲圖像。

本研究主要基于FPGA對數字信號處理的三個關鍵步驟進行算法的設計與實現，以改善成像效果。設計所采用的FPGA芯片是ALTERA公司Cyclone IV系列的EP4CE55F23C8芯片，它能夠重復改變組態的電路，滿足大數據量復雜運算的高速實時處理。

1.1 動態濾波

軟組織對超聲信號的衰減會隨著信號頻率的增大而加劇，這使得信號傳播越深，其中心頻率會隨之下移，若濾波器通帶固定，則組織深部的成像效果將會惡化。動態濾波器是一組隨著深度變化通帶中心頻率也隨之下移的數字濾波器，它能有效抑制回波通帶以外的噪聲，改善深部的信噪比與可視性，并保持近場的高分辨率，提高圖像質量[2]。

根據眼球結構的成像特點和超聲信號在眼部組織的衰減特性，本研究將探測深度分為3段，并采用3個通帶中心頻率逐漸下降的32階FIR濾波器與之匹配，來實現動態濾波。其中，濾波器的設計采用了全并行的分布式算法，這是一種將復雜乘加運算轉化為高速率查表運算的FIR濾波器實現方案，并且加入多級流水線減少電路復雜度、提高數據處理速度，同時使用分割表技術來減小查找表的大小，解決了傳統乘加算法功率消耗大、算法周期長的弊端[3]。

分布式算法的基本原理請參考文獻[4-5]，而本研究所采用的全并行分布式算法在傳統分布式算法上進行改進，所有需要查表的數據在同一個時鐘內并行查表得到結果，讓系統達到實時處理的要求。此外在實現過程中，發現16輸入的查找表需要216×10 bit的空間，過于占用資源。于是根據濾波器的線性特性和分割表原理[6]將查找表分割成4個4輸入小型查找表，僅占用4×24×10 bit空間，是原來的1 024分之一。另外，動態濾波器組中三個不同通帶濾波器只需要通過讀取不同的查找表就能實現。

1.2 正交檢波

探頭所接收到的超聲信號中用于超聲成像的人體組織信息是調制在回波上的，需要通過檢波來進行數字包絡的提取，還原有用信號。傳統采用的絕對值包絡檢波設計簡單但會產生一定程度上的失真；Hilbert變換檢波需要設計小紋波Hilbert濾波器避免幅度失真，難度較大；而本研究所采用的數字正交檢波能夠保留回波信號的相位信息和頻譜信息，消除鏡頻分量的影響，且方法易行，設計復雜度小，便于實現[7-8]。

正交檢波是通過將回波信號進行數字混頻，然后利用低通濾波濾除高頻分量，將得到的包絡信號的同相分量I和正交分量Q求模得到所需要的包絡信息，其原理圖如圖1所示。其中，sin(wrnTs)和cos(wrnTs)分別是I、Q兩個通道的本振信號，wr取回波信號的中心頻率。

圖1 正交檢波的原理Fig.1 Principle of quadrature detection

1.2.1 抽取

本系統中，超聲回波信號的中心頻率為10 MHz，同時為了較好地保持信號波形，采樣頻率達到了80 MHz。但為了在正交檢波中混頻時減少乘法運算，節約硬件資源，這里對信號進行2倍抽取，即把輸入的數據采樣序列每隔1個抽取一個數據，組合形成新的采樣序列，將采樣頻率降為40 MHz。

1.2.2 檢波

抽取之后，本振信號sin(wrnTs)和cos(wrnTs)的取值僅為1, 0，-1三種可能，那么只需要將輸入數據進行保留、置零、取反、置零這樣的循環操作就能實現混頻。混頻后的信號由FIR低通濾波器濾除高頻信號，濾波器的設計同樣采用動態濾波器中全并行分布式算法，選取的低通截止頻率為5 MHz。最后得到I(n)和Q(n)兩路正交的基帶信號，利用FPGA中的乘法器進行平方，并采用筆算開方算法設計開方模塊，實現最終的求模運算，得到所需要的解調信號。

1.2.3 內插

由于所處超聲處理平臺上后續的處理采用的采樣頻率仍為80 MHz，在得到解調信號后對其2倍內插實現采樣頻率的恢復。內插是通過在數據序列相鄰采樣點之間等間距插入1個零值點，再進行低通濾波濾除零值內插后頻域上產生的鏡像分量來實現。其中，FIR濾波器的階數越高，插值誤差越小，設計中綜合考慮誤差和速度，采用32階，Hamming窗設計濾波器。

1.3 對數壓縮

人體中各軟組織對超聲的吸收系數為0.6～0.7 dB/(cm.MHz)[9]，導致超聲回波信號的動態范圍達到100 dB以上，難以在終端顯示器顯示。對數壓縮利用非線性關系將大幅度信號壓縮的同時，對能夠反映人體結構細節的微弱回波信號有拉伸效果，起到增加對比度的作用。傳統對數壓縮常用查表法和分段擬合法，但查表法需要很大數據量的查找表，分段擬合法要犧牲精度來減小硬件電路的復雜度；而二叉樹比較法能夠以很少的硬件開銷實現精確的對數運算[10]。

對數壓縮本質上來說就是利用對數運算曲線y=kloga(x)對輸入信號進行非線性的調制，k的取值取決于輸入輸出信號的位數。二叉樹比較法利用log函數的單調性，通過比較輸入數據與預存數據大小依次判斷壓縮結果的各個位數，實現對數壓縮。

本設計利用一個比較器，一個移位寄存器和一個ROM在FPGA中實現二叉樹比較法，硬件實現結構如圖2所示。

圖2 二叉樹比較法的硬件實現Fig.2 Hardware implementation of binary tree method

具體實現過程如下：第一個時鐘上升沿鎖存一個數據，同時移位寄存器復位為“10000000”，則下降沿從ROM輸出地址為“10000000”的X10000000，與輸入數據進行比較；第二個時鐘移位寄存器右移一位，將比較結果Y7鎖存在最高位，這也是壓縮結果的最高位，新的地址在ROM中讀取新的值，參與第二次比較；在第三個時鐘時，將寄存器的0到6位rom_addr[6:0]右移1位，最高位鎖存Y7不變，次高位鎖存第二次比較結果Y6；重復移位和鎖存，直到第九個時鐘時由移位寄存器得到結果“Y7Y6Y5Y4Y3Y2Y1Y0”。其中，在ROM存儲表中地址為N的XN代表當y=N時，x的值，可由對數壓縮公式求得。若是將14 bit數據壓縮為8 bit，查表法所需要的RAM空間為214×8 bit，而二叉樹比較法僅為28×14 bit，二叉樹對數壓縮節省了更多的空間資源。

2 結果

以上信號處理算法均用Verilog HDL語言描述各自形成底層模塊。為了驗證其有效性，首先分別在Modelsim中仿真，然后將模塊整合到頂層模塊中，進行標準體模超聲成像實驗，并與原系統成像效果作出比較。

2.1 Modelsim仿真結果

動態濾波模塊中將等幅正弦信號相疊加作為信號源，濾波器采用32階Hamming窗設計，設置通帶頻率分別為9～10 MHz和1～3 MHz；正交檢波模塊將等幅正弦信號相乘作為調制信號輸入，低通濾波器設置截止頻率為8 MHz；對數壓縮模塊中采用等值遞增的14 bit信號輸入，壓縮為8 bit信號輸出。

圖3顯示了動態濾波的仿真結果，由上至下分別是輸入的10 MHz、2 MHz信號，以及兩者相疊加后的混頻信號，最后是濾波輸出信號fir_out。輸出信號的前半部分完整保留10 MHz信號，而后半部分則通過改變濾波器通帶頻率，完整濾除10 MHz而保留了2 MHz，實現了動態濾波的設計目的。

圖3 Modelsim平臺上動態濾波仿真結果Fig.3 Simulation results of dynamic filtering on Modelsim

圖4 是正交檢波的仿真結果，輸入result將2 MHz信號調制在10 MHz信號上，經過抽取得到采樣頻率為40 MHz的信號y，正交檢波之后得到檢波結果q，并進一步插值恢復信號為80 MHz采樣頻率，得到最終結果qua_out。qua_out能很好地反映調制在高頻信號上的2 MHz信號的包絡信息，實現解調的功能。

對數壓縮前后的信號如圖5所示，對數壓縮能有效壓縮輸入信號的動態變化范圍，并且增強了小信號。

圖4 Modelsim平臺上正交檢波仿真結果Fig.4 Simulation results of quadrature detection on Modelsim

圖5 Modelsim平臺上對數壓縮仿真結果Fig.5 Simulation results of logarithmic compression on Modelsim

2.2 體模超聲成像實驗結果

將三個改進的數字信號處理模塊整合到課題組研發的數字B超成像系統的頂層模塊中，分別用改進算法前和改進算法后的系統對超聲體模進行圖像采集并進行對比，如圖6所示。在總增益89 dB，亮度50%，對比度53%的同等條件下，對比發現所設計的算法增強了超聲整體信號強度，讓細節信號顯示更為細膩。尤其對體模深部成像對比發現，帶有原算法的系統在深度為4 cm到5 cm的成像很弱，幾乎沒有組織信號，可探測到的深度在5 cm；而改進后的系統對體模深度靶點的成像增強，能清晰看到4、5 cm，甚至6 cm處的靶點，探測深度達到6 cm。

圖6 系統改進前后進行標準體模成像對比Fig.6 The comparison of standard model images collected by improved systems and original systems

3 討論和結論

本文就現有眼科超聲系統中存在的問題，基于FPGA在QuartusⅡ開發環境下，對超聲回波信號進行信號處理算法的設計，實現了無乘法器的全并行分布式算法濾波器，保留豐富信息的數字正交檢波，低硬件消耗的精確對數壓縮，并在Modelsim中對各模塊仿真，于眼科超聲處理平臺上驗證其性能。結果表明，該算法設計改善了超聲成像中存在的探測深度與分辨率不可兼得的固有難題，提高了成像在遠場的分辨率和信噪比，同時保證實時處理速度，并能夠有效減小硬件開銷和體積。

所設計的算法研究較傳統算法有了很大的改進，實現了眼科A/B超數字化系統的優化。但在正交檢波中的平方運算雖然滿足了現有系統的時序要求，其本質還是一個高消耗的運算過程，在后續的工作中，將考慮采用CORDIC算法將平方運算轉化為簡單的加減、移位運算，進一步提高處理速度，以便拓展應用到超聲顯微鏡、皮膚超聲等甚高頻超聲成像系統中。

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[10] 彭旗宇. 數字化醫學超聲成像方法的研究[D]. 清華大學, 2003.

Research and Realization of Signal Processing Algorithms Based on FPGA in Digital Ophthalmic Ultrasonography Imaging

【Writers】FANG Simin1, ZHOU Sheng1, WANG Xiaochun1, YE Qingsheng1, TIAN Ling1, JI Jianjun1,2, WANG Yanqun1,2

1 Peking Union Medical College, Chinese Academy of Medical Sciences Institute of Biomedical Engineering, Tianjin, 300192
2 Tianjin Ophthalmic Medical Device Technology Engineering Center, Tianjin, 300384

Objective To design and improve signal processing algorithms of ophthalmic ultrasonography based on FPGA. Methods Achieved three signal processing modules: full parallel distributed dynamic filter, digital quadrature demodulation, logarithmic compression, using Verilog HDL hardware language in Quartus II. Results Compared to the original system, the hardware cost is reduced, the whole image shows clearer and more information of the deep eyeball contained in the image, the depth of detection increases from 5 cm to 6 cm. Conclusion The new algorithms meet the design requirements and achieve the system’s optimization that they can effectively improve the image quality of existing equipment.

ophthalmic ultrasonography, digital signal processing, dynamic filter, quadrature demodulation, logarithmic compression

R318.6

A

1671-7104(2015)01-0001-04

10.3969/j.issn.1671-7104.2015.01.001

2014-10-14

國家“十二五”科技支撐計劃課題（2012BAI13B02）；北京協和醫學院研究生創新基金（2013-1001-29）

方思敏，E-mail: fsm1990@163.com

王延群，研究員，E-mail: wyq@meda.com.cn