專利名稱：一種多普勒成像自動優(yōu)化方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明提供一種多普勒成像優(yōu)化方法，尤其涉及一種多普勒成像自動優(yōu)化方法。
背景技術(shù)：
多普勒成像是檢測血流運動速度的一種重要的成像方式，但受檢查部位、深度以及成像系統(tǒng)掃查速度等因素影響，多普勒成像的速度標(biāo)尺(Scale)或者脈沖重復(fù)頻率 (PRF)、基線位置(Baseline)等成像參數(shù)可能不是最佳的，需要醫(yī)生根據(jù)實際情況進(jìn)行手動調(diào)整，而在一般情況下這種調(diào)整難以一次完成，需要調(diào)整多次才能夠找到最好的成像參數(shù)檔位。本專利提供了一種根據(jù)多普勒譜圖自動對速度標(biāo)尺、基線位置、增益、譜圖方向等一個或者多個成像參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的方法和裝置，通過一次按鍵就立刻進(jìn)入以優(yōu)化好的參數(shù)進(jìn)行成像的模式，極大的方便醫(yī)生的使用。多普勒成像參數(shù)自動優(yōu)化是改善多普勒成像易用性的一種重要技術(shù)，對此進(jìn)行研究和發(fā)明較多。一般的思路是在用戶啟動優(yōu)化按鍵后，采用較大的速度標(biāo)尺進(jìn)行多普勒成像，然后等待完成一個或幾個心動周期的成像之后，對所述獲得的一個或幾個心動周期的譜圖狀態(tài)進(jìn)行技術(shù)分析，從而獲得最佳的成像參數(shù)，并將這些優(yōu)化后的參數(shù)用于后續(xù)的多普勒成像。譜圖技術(shù)分析的目的是為了獲得譜圖上的血流信號強弱、所占帶寬、方向等信息，為獲得這些信息有的通過對成像路徑上的電子器件的噪聲特性進(jìn)行計算，并與譜圖的噪聲情況進(jìn)行對比來判斷是血流信號還是噪聲；有的技術(shù)通過一些統(tǒng)計學(xué)的方法，如局部譜圖的均值、方差等來譜圖進(jìn)行分析，以區(qū)分血流和噪聲；在計算信號所占帶寬的技術(shù)中， 有的通過在一段時間的平均功率譜線上搜索信號的正反邊界，有的通過一段時間的平均功率譜線和最大功率譜線來進(jìn)行邊界的確定；在判斷血流方向上，有的方法通過預(yù)存的模板進(jìn)行判斷；有的利用譜線上的不同方向的能量和進(jìn)行判斷等。多普勒成像參數(shù)的優(yōu)化方法很多，但算法的復(fù)雜度、魯棒性以及響應(yīng)速度等依然是研究重點?，F(xiàn)有技術(shù)在用戶按下優(yōu)化按鈕后，一般先以較大的速度標(biāo)尺進(jìn)行至少一個心動周期的成像，在完成該階段的成像后估計出優(yōu)化后的成像參數(shù)，然后系統(tǒng)將獲得優(yōu)化后的成像參數(shù)設(shè)置到多普勒成像的模塊中，系統(tǒng)將按優(yōu)化后的參數(shù)進(jìn)行正常的成像。上述估計最優(yōu)成像參數(shù)的過程視算法的效率有快有慢，但一般都存在較明顯的一個暫態(tài)過程。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種多普勒成像自動優(yōu)化方法，其在多普勒成像的過程中，實時進(jìn)行譜圖的監(jiān)控和優(yōu)化參數(shù)的估計，一旦用戶啟動優(yōu)化掃描，系統(tǒng)可以實時響應(yīng)用戶的需求，將實時估計的優(yōu)化參數(shù)設(shè)置到當(dāng)前的多普勒成像模塊中，從而避免了暫態(tài)過程較長對用戶使用帶來的不便。除此之外，本發(fā)明還可以非常容易實現(xiàn)實時的譜圖優(yōu)化，即無需用戶按鍵啟動優(yōu)化過程，而是系統(tǒng)自動啟動優(yōu)化過程，比如完成一屏譜圖刷新后自動設(shè)置新的優(yōu)化后的成像參數(shù)，或者當(dāng)實時估計的優(yōu)化參數(shù)與當(dāng)前成像的參數(shù)相差超過某特定閾值后即自動設(shè)置新的優(yōu)化后的成像參數(shù)。本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案為一種多普勒成像參數(shù)自動優(yōu)化方法，其包括以下步驟A.以大于當(dāng)前用戶設(shè)定的速度檔位對應(yīng)的脈沖重復(fù)頻率或者采樣率進(jìn)行多普勒成像并獲取多普勒信號；B.獲得的所述多普勒信號分兩路進(jìn)行處理，一路多普勒信號經(jīng)過降采樣獲得對應(yīng)用戶調(diào)節(jié)的速度檔位的多普勒信號，并對所述降采樣的多普勒信號進(jìn)行傳統(tǒng)的多普勒信號處理獲得譜圖、聲音輸出；另一路多普勒信號用于實時監(jiān)測多普勒信號的頻率范圍，實時估計最優(yōu)的多普勒成像參數(shù)；C.啟動優(yōu)化后將估計出的最優(yōu)多普勒成像參數(shù)用于控制后續(xù)環(huán)節(jié)的處理，實現(xiàn)多普勒成像參數(shù)的自動優(yōu)化。在脈沖波多普勒成像中所述A步驟成像使用的所述脈沖重復(fù)頻率為當(dāng)前深度下所能達(dá)到的最大脈沖重復(fù)頻率。在連續(xù)波多普勒成像中所述A步驟成像使用的所述采樣率為系統(tǒng)支持的最大采樣率。所述C步驟中的實時監(jiān)測多普勒信號為壁濾波處理前的信號，實時估計最優(yōu)的多普勒成像參數(shù)后在進(jìn)行壁濾波處理。所述C步驟中的實時監(jiān)測多普勒信號為經(jīng)過壁濾波處理之后的信號。所述步驟C中所述啟動優(yōu)化的方式是用戶手動啟動或成像系統(tǒng)自動啟動。所述步驟B中所述實時監(jiān)測多普勒信號頻率范圍的方法進(jìn)一步包含如下步驟Bi.對所述多普勒信號進(jìn)行功率譜計算；B2.實時檢測一段時間內(nèi)每個頻率點上的最大功率，即獲得最大功率譜曲線；B3.對所述最大功率譜曲線進(jìn)行信號和噪聲的判斷，判斷處理采用過閾值判斷法， 判斷之前需要的噪聲平均功率巧采用在線實時估計方法或預(yù)先在系統(tǒng)上測得，根據(jù)預(yù)先設(shè)置參數(shù)&確定噪聲閾值&巧，對最大功率譜曲線所有頻點的功率進(jìn)行判斷，大于&巧判斷為信號記為1，否則判斷為噪聲記為0，獲得一個信號噪聲向量；B4.對所述信號噪聲向量進(jìn)行統(tǒng)計處理，統(tǒng)計整個頻域范圍內(nèi)各段信號的長度，信號長度小于給定閾值K2，為噪聲引起的假信號，將這段假信號對應(yīng)得向量段置0 ；B5.對處理后的所述信號噪聲向量進(jìn)行求和，求和結(jié)果為N，判定為信號存在嚴(yán)重頻譜混疊，并啟動更高的脈沖重復(fù)頻率或者采樣率進(jìn)行多普勒成像，否則判定信號沒有發(fā)生嚴(yán)重頻譜混疊，根據(jù)信號向量的統(tǒng)計結(jié)果和分布范圍估計最優(yōu)的多普勒成像參數(shù)。所述步驟B5估計的用于后續(xù)信號處理的多普勒成像參數(shù)包括最優(yōu)降采樣率 DSRlfff，其計算方法為
k* NDSRrf =
prf SumSNV其中N為所述信號噪聲向量長度，SumSNV為所述信號噪聲向量累加和，k為一個預(yù)先設(shè)定的修正系數(shù)。所述步驟B5估計的用于后續(xù)信號處理的多普勒成像參數(shù)包括最優(yōu)基線位置參數(shù)，在估計最優(yōu)基線位置參數(shù)前首先進(jìn)行血流方向的判斷，并估計反向血流多普勒信號的帶寬L，用此帶寬L及PRF降采樣率、PRF降采樣率修正系數(shù)k、血流方向來確定優(yōu)化后的基線位置判斷血流方向為負(fù)的最優(yōu)基線
1 + kBaseLine = — *N-L* DSRprf判斷血流方向為正的最優(yōu)基線
ι _ tBaseLine = -y- *N + L* DSRprf所述的血流方向判斷首先將信號噪聲向量乘以方向向量PDV(p0Wer spectum direction vector)，方向向量為Ν/2個-1和Ν/2個1組成，對相乘獲得的所述向量進(jìn)行累加求和，累加結(jié)果為非負(fù)數(shù)時，判定血流為正向；累加結(jié)果為負(fù)數(shù)時，判定血流為負(fù)向。本發(fā)明將多普勒分成兩路，一路用于多普勒信號處理，一路對多普勒譜圖進(jìn)行實時監(jiān)控和成像參數(shù)優(yōu)化，在啟動優(yōu)化時，將優(yōu)化好的參數(shù)用于成像，從而實現(xiàn)實時響應(yīng)，另外通過對最大功率譜線進(jìn)行頻域和時域的處理，以及對噪聲信號向量進(jìn)行條件性限制，使算法具有較強的魯棒性?？傊?，本發(fā)明提供了一種實時響應(yīng)、簡單高效、魯棒性強的多普勒參數(shù)優(yōu)化方法和裝置。


圖1為本發(fā)明實施例PW多普勒信號處理框圖；圖2為本發(fā)明參數(shù)優(yōu)化實施例1 ；圖3為本發(fā)明實施例譜圖模式示意圖。
具體實施例方式下面根據(jù)附圖和實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明本發(fā)明對PW和CW多普勒成像均適用，CW信號的采樣率可以與PW多普勒成像的脈沖重復(fù)頻率等效處理，本實施例就以PW多普勒成像為例，對本發(fā)明所采用的方案進(jìn)行詳細(xì)的說明。在本實施例中，關(guān)鍵點在于PW多普勒掃描以當(dāng)前深度下的最大脈沖重復(fù)頻率進(jìn)行掃描，根據(jù)速度檔位對獲得的較高脈沖重復(fù)頻率的多普勒信號進(jìn)行降采樣，然后進(jìn)行后續(xù)信號處理；同時對獲得的較高脈沖重復(fù)頻率的多普勒信號進(jìn)行實時的監(jiān)控，實時計算最優(yōu)的基線位置和脈沖重復(fù)頻率等多普勒成像參數(shù)。采用本實施例的一種多普勒信號處理框圖如圖1所示。由圖可見，在壁濾波后(也可在壁濾波前)留出一路用于進(jìn)行多普勒參數(shù)自動優(yōu)化處理，在該處理環(huán)節(jié)對多普勒信號進(jìn)行實時計算最優(yōu)的基線位置和脈沖重復(fù)頻率等多普勒成像參數(shù)。當(dāng)用戶按下多普勒優(yōu)化按鍵后(或者在實時的譜圖優(yōu)化情況下由系統(tǒng)自動觸發(fā)的優(yōu)化動作)，直接將上次優(yōu)化好的基線和脈沖重復(fù)頻率等參數(shù)用于控制基線平移、降采樣和信號處理等環(huán)節(jié)，從而實現(xiàn)多普勒成像參數(shù)的自動優(yōu)化。而傳統(tǒng)多普勒成像優(yōu)化方法需要首先改變掃描的脈沖重復(fù)頻率，等待優(yōu)化結(jié)果出來后，再次改變掃描脈沖重復(fù)頻率值進(jìn)行掃描，因此本實施例提出的方法可以做到完全實時響應(yīng)用戶的優(yōu)化需求。Auto處理的一種具體最優(yōu)實施方式的流程如圖2，所述實施例對基線和脈沖重復(fù)
頻率兩個參數(shù)進(jìn)行了自動估計，Auto處理的實施方式不局限于這兩個參數(shù)，比如根據(jù)信噪比的估計可以給出最優(yōu)成像增益自動估計，根據(jù)譜的形態(tài)判斷血流的方向等。首先對壁濾波結(jié)果進(jìn)行功率譜計算及處理，然后對譜圖上的信號和噪聲情況進(jìn)行判斷，將判斷結(jié)果保存在一個向量中，對噪聲信號向量進(jìn)行處理，在信號噪聲情況向量的基礎(chǔ)上進(jìn)行多次混疊判斷、一次混疊模式確認(rèn)及參數(shù)優(yōu)化等處理。下面對auto處理的幾個環(huán)節(jié)進(jìn)行說明(一 )功率譜計算及最大功率譜估計對壁濾波結(jié)果進(jìn)行功率譜計算，功率譜計算方法可以采用與傳統(tǒng)多普勒功率譜計算相同方法，即快速傅里葉變換法(FFT)。最大功率譜估計指的是估計在預(yù)先設(shè)定的一段時間內(nèi)的每個頻率點不同時刻的最大功率值。該最大功率譜的估計可以每輸入一根譜線，即對最新的一段時間內(nèi)的所有譜線進(jìn)行最大功率譜的估計，這樣做雖然可以實時跟蹤最大功率譜的變化，但計算量會比較大。由于血流速度對特定的血管位置來說是具有相對穩(wěn)定的速度范圍，因此也可以采用簡化的方法，即每隔一段時間進(jìn)行一次最大功率譜的估計。在這一段時間內(nèi)將第一根譜線保存到最大功率譜線存儲區(qū)中，從第二根功率譜線開始計算最大功率譜線，即在每個頻率點上將當(dāng)前功率譜線與前一次計算出的最大功率譜線進(jìn)行比較，選取較大的功率值作為頻點下的功率值。在獲得當(dāng)前的最大功率譜線后，更新存儲區(qū)中的最大功率譜線。完成預(yù)定時間長度的最大功率譜估計后，重新啟動新一輪的最大功率譜估計。( 二)最大功率譜處理對當(dāng)前的最大功率譜線在頻域和時域進(jìn)行線性或者非線性的平滑(比如常用的 FIR/IIR濾波處理)減少受噪聲的影響，提高算法的魯棒性。(三)信號噪聲向量及處理對處理后的最大功率譜線ΛΡΓ^Ο進(jìn)行信號和噪聲的判斷，判斷處理可以采用簡單的過閾值判斷法。在判斷之前需要知道噪聲的平均功率，噪聲平均功率巧可以采用現(xiàn)有技術(shù)中的在線實時估計方法，也可以預(yù)先測得噪聲平均功率。然后設(shè)置參數(shù)&確定噪聲閾值、巧，對處理后的最大功率譜所有頻點的功率進(jìn)行判斷，大于、巧為信號，否則為噪聲， 用一個長度為N(N為譜計算時得到的頻率點數(shù))的向量來表示當(dāng)前譜線的信號噪聲情況 (SNV)，向量的每一項與頻率點一一對應(yīng)，當(dāng)前頻率點判斷為信號則對應(yīng)頻率點設(shè)為1，否則設(shè)置為0。然后對信號噪聲向量進(jìn)行統(tǒng)計處理，統(tǒng)計整個頻域范圍內(nèi)各段信號的長度，如果信號長度小于給定閾值1(2，就認(rèn)為是噪聲引起的假信號，將這段假信號對應(yīng)得SNV段設(shè)置為 O0如SNV 向量為 00011100. ·· 0111111111111. · · 100000，信號長度閾值為 10，則第一段信號只有3個頻率單位長，認(rèn)為是噪聲引起的假信號，處理后的SNV向量為00000000..
0111111111111. . . 100000(四)多次混疊判斷對處理后的信號噪聲向量進(jìn)行求和，如果求和結(jié)果為N，說明信號充滿整個頻帶， 很可能發(fā)生了多次混疊，需要啟動更高的脈沖重復(fù)頻率或采樣率成像，否則信號沒有多次混疊，可以進(jìn)行后續(xù)優(yōu)化。即
7
SumSNV = YjSNVlQ)
N如果SumSNV = N,則表明信號充滿整個譜圖，發(fā)生多次混疊，啟動更高的脈沖重復(fù)頻率或采樣率成像；如果SumSNV < N,則進(jìn)行基線和脈沖重復(fù)頻率降采樣率的優(yōu)化。(五)一次混疊模式確認(rèn)在未發(fā)生多次混疊的情況下，多普勒譜圖的模式主要有圖3所示a，b，c, d四種， 每一種又可以分為無混疊、臨界混疊和一次混疊三種情況。1)對于無混疊的情況，譜對應(yīng)的SNV形式為0. . 001. . 110. . 00，即頭尾有若干個 0，中間若干個1。2)對于臨界混疊的情況，譜對應(yīng)的SNV形式為1. · 110. · 00或者0. · 001. · 11，即頭或者尾有若干個0，其余區(qū)域為13)對于混疊的情況，譜對應(yīng)的SNV形式為1. · 110. · 001. · 11，即頭尾有若干個1， 中間有若干個0即0和1的變化只有1次或者2次，否則就說明算法失敗或其他原因，對于算法失敗的情況如果在預(yù)定的時間內(nèi)不能恢復(fù)正常，則不啟動優(yōu)化。(六)脈沖重復(fù)頻率降采樣率優(yōu)化SNV累加和SumSNV即為信號占有的譜空間，則脈沖重復(fù)頻率降采樣率DSRprf為
k* NDSRprf =，k為調(diào)節(jié)系數(shù)，取值為0 1，為了防止降采樣后發(fā)生混疊，k必
SumSNV
須滿足條件
Γ ,、SumSNVk>-
N(七)基線優(yōu)化為了消除一次混疊或者將譜線移到合適的位置進(jìn)行顯示，需要根據(jù)譜模式進(jìn)行基線優(yōu)化。1.血流方向確定如圖3所示的譜模式中，a和d為正頻率方向，b和c為負(fù)頻率方向。通過下面的方法來確定頻率方向。1)將 SNV乘以方向向量PDV(power spectum direction vector)方向向量為 Ν/2 個-1和Ν/2個1組成，即-1，· · ·，-1，-1，1. · ·，1，1dSNV = SNV*PDV2)對dSNV進(jìn)行求和SumdSNV = Yd dSNVii)
N3)根據(jù)SumdSNV進(jìn)行判斷SumdSNV < 0，表示血流方向為負(fù)方向SumdSNV > = 0，表示血流方向為正方向2.基線優(yōu)化
從N/2處開始，計算與血流反方向的信號所占帶寬L，即血流方向為正，則從N/2開始向負(fù)頻率方向?qū)NV進(jìn)行累加，遇到0就停止累加，累加和就是L ；同樣對血流方向為負(fù)的情況，從N/2開始向正頻率方向?qū)NV進(jìn)行累加，遇到0就停止累加，累加和就是L。L= YJSNVQ)
t=N/2當(dāng)SumdSNV < 0，q為向正頻率方向搜索SNV的第一個為0的索引號減1當(dāng)SumdSNV >=0，q為向負(fù)頻率方向搜索SNV的第一個為0的索引號加11)血流方向為負(fù)的基線
1 + kBaseLine = — *N-L* DSRprf2)血流方向為正的基線BaseLine = ^-γ- *N + L* DSRprf上述實施例只是給出了一種最優(yōu)實施方式的描述，最大功率譜處理環(huán)節(jié)可以省略，atuo處理可以在壁濾波前，也可以在壁濾波后進(jìn)行，降采樣和基線平移的順序也可以互換，等等這些變化都不脫離本發(fā)明的核心思想。本領(lǐng)域技術(shù)人員不脫離本發(fā)明的實質(zhì)和精神，可以有多種變形方案實現(xiàn)本發(fā)明， 以上所述僅為本發(fā)明較佳可行的實施例而已，并非因此局限本發(fā)明的權(quán)利范圍，凡運用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)變化，均包含于本發(fā)明的權(quán)利范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種多普勒成像參數(shù)自動優(yōu)化方法，其特征在于包括以下步驟A.以大于當(dāng)前用戶設(shè)定的速度檔位對應(yīng)的脈沖重復(fù)頻率或者采樣率進(jìn)行多普勒成像并獲取多普勒信號；B.獲得的所述多普勒信號分兩路進(jìn)行處理，一路多普勒信號經(jīng)過降采樣獲得對應(yīng)用戶調(diào)節(jié)的速度檔位的多普勒信號，并對所述降采樣的多普勒信號進(jìn)行傳統(tǒng)的多普勒信號處理獲得譜圖、聲音輸出；另一路多普勒信號用于實時監(jiān)測多普勒信號的頻率范圍，實時估計最優(yōu)的多普勒成像參數(shù)；C.啟動優(yōu)化后將估計出的最優(yōu)多普勒成像參數(shù)用于控制后續(xù)環(huán)節(jié)的處理，實現(xiàn)多普勒成像參數(shù)的自動優(yōu)化。
2.如權(quán)利要求1所述的一種多普勒成像參數(shù)自動優(yōu)化方法，其特征在于在脈沖波多普勒成像中所述A步驟成像使用的所述脈沖重復(fù)頻率為當(dāng)前深度下所能達(dá)到的最大脈沖重復(fù)頻率。
3.如權(quán)利要求1所述的一種多普勒成像參數(shù)自動優(yōu)化方法，其特征在于在連續(xù)波多普勒成像中所述A步驟成像使用的所述采樣率為系統(tǒng)支持的最大采樣率。
4.如權(quán)利要求1所述的一種多普勒成像參數(shù)自動優(yōu)化方法，其特征在于所述C步驟中的實時監(jiān)測多普勒信號為壁濾波處理前的信號，實時估計最優(yōu)的多普勒成像參數(shù)后在進(jìn)行壁濾波處理。
5.如權(quán)利要求1所述的一種多普勒成像參數(shù)自動優(yōu)化方法，其特征在于所述C步驟中的實時監(jiān)測多普勒信號為經(jīng)過壁濾波處理之后的信號。
6.如權(quán)利要求1所述的一種多普勒成像參數(shù)自動優(yōu)化方法，其特征在于所述步驟C 中所述啟動優(yōu)化的方式是用戶手動啟動或成像系統(tǒng)自動啟動。
7.如權(quán)利要求1所述的一種多普勒成像參數(shù)自動優(yōu)化方法，其特征在于所述步驟B 中所述實時監(jiān)測多普勒信號頻率范圍的方法進(jìn)一步包含如下步驟Bi.對所述多普勒信號進(jìn)行功率譜計算；B2.實時檢測一段時間內(nèi)每個頻率點上的最大功率，即獲得最大功率譜曲線；B3.對所述最大功率譜曲線進(jìn)行信號和噪聲的判斷，判斷處理采用過閾值判斷法，判斷之前需要的噪聲平均功率巧采用在線實時估計方法或預(yù)先在系統(tǒng)上測得，根據(jù)預(yù)先設(shè)置參數(shù)h確定噪聲閾值、巧，對最大功率譜曲線所有頻點的功率進(jìn)行判斷，大于、巧判斷為信號記為1，否則判斷為噪聲記為0，獲得一個信號噪聲向量；B4.對所述信號噪聲向量進(jìn)行統(tǒng)計處理，統(tǒng)計整個頻域范圍內(nèi)各段信號的長度，信號長度小于給定閾值K2，為噪聲引起的假信號，將這段假信號對應(yīng)得向量段置0 ；B5.對處理后的所述信號噪聲向量進(jìn)行求和，求和結(jié)果為N，判定為信號存在嚴(yán)重頻譜混疊，并啟動更高的脈沖重復(fù)頻率或者采樣率進(jìn)行多普勒成像，否則判定信號沒有發(fā)生嚴(yán)重頻譜混疊，根據(jù)信號向量的統(tǒng)計結(jié)果和分布范圍估計最優(yōu)的多普勒成像參數(shù)。
8.如權(quán)利要求7所述的一種多普勒成像參數(shù)自動優(yōu)化方法，其特征在于所述步驟B5 估計的用于后續(xù)信號處理的多普勒成像參數(shù)包括最優(yōu)降采樣率DSRprf,其計算方法為k* NDSRrf =prf SumSNV其中N為所述信號噪聲向量長度，SumSNV為所述信號噪聲向量累加和，k為一個預(yù)先設(shè)定的修正系數(shù)。
9.如權(quán)利要求7所述的一種多普勒成像參數(shù)自動優(yōu)化方法，其特征在于所述步驟B5 估計的用于后續(xù)信號處理的多普勒成像參數(shù)包括最優(yōu)基線位置參數(shù)，在估計最優(yōu)基線位置參數(shù)前首先進(jìn)行血流方向的判斷，并估計反向血流多普勒信號的帶寬L，用此帶寬L及PRF 降采樣率、PRF降采樣率修正系數(shù)k、血流方向來確定優(yōu)化后的基線位置判斷血流方向為負(fù)的最優(yōu)基線 ι + kBaseLine = *N-L* DSRnrf 2 prf判斷血流方向為正的最優(yōu)基線BaseLine = — *N + L*DSRnrf。 2 prf
10.如權(quán)利要求9所述的一種多普勒成像參數(shù)自動優(yōu)化方法，其特征在于所述的血流方向判斷首先將信號噪聲向量乘以方向向量PDV，方向向量為N/2個-1和N/2個1組成，對相乘獲得的所述向量進(jìn)行累加求和，累加結(jié)果為非負(fù)數(shù)時，判定血流為正向；累加結(jié)果為負(fù)數(shù)時，判定血流為負(fù)向。
全文摘要
本發(fā)明提供一種多普勒成像自動優(yōu)化方法，其在多普勒成像的過程中，實時進(jìn)行譜圖的監(jiān)控和優(yōu)化參數(shù)的估計，一旦用戶啟動優(yōu)化掃描，系統(tǒng)可以實時響應(yīng)用戶的需求，將實時估計的優(yōu)化參數(shù)設(shè)置到當(dāng)前的多普勒成像模塊中，從而避免了暫態(tài)過程較長對用戶使用帶來的不便。除此之外，本發(fā)明還可以非常容易實現(xiàn)實時的譜圖優(yōu)化，即無需用戶按鍵啟動優(yōu)化過程，而是系統(tǒng)自動啟動優(yōu)化過程，比如完成一屏譜圖刷新后自動設(shè)置新的優(yōu)化后的成像參數(shù)，或者當(dāng)實時估計的優(yōu)化參數(shù)與當(dāng)前成像的參數(shù)相差超過某特定閾值后即自動設(shè)置新的優(yōu)化后的成像參數(shù)。
文檔編號A61B8/06GK102247170SQ20101050337
公開日2011年11月23日 申請日期2010年9月29日 優(yōu)先權(quán)日2010年9月29日
發(fā)明者張羽 申請人:深圳市藍(lán)韻實業(yè)有限公司