B型超声成像的工作原理
摘要:人耳的听觉范围有限度,只能对20-20000赫兹的声音有感觉,20000赫兹以上的
声音就无法听到,这种声音称为超声。和普通的声音一样,超声能向一定方向传播,而且可以穿透物体,如果碰到障碍,就会产生回声,不相同的障碍物就会产生不相同的回声,人们通过仪器将这种回声收集并显示在屏幕上,可以用来了解物体的内部结构。利用这种原理,人们将超声波用于诊断和治疗人体疾病。在医学临床上应用的超声诊断仪的许多类型,如A型、B型、M型、扇形和多普勒超声型等。B型是其中一种,而且是临床上应用最广泛和简便的一种。通过B超可获得人体内脏各器官的各种切面图形比较清晰。B超比较适用于肝、胆肾、膀胱、子宫、卵巢等多种脏器疾病的诊断。B超检查的价格也比较便宜,又无不良反应,可反复检查。
关键字:B超 原理 成像 图像处理 工作原理 1. 原理
超声波在碰到障碍物的时候,会有回声产生,回声会因障碍物的不同而各自不同,并可以通过特定的仪器进行收集,以图像的方式显示在屏幕上,从而利用其特性对物体内部结构加以分析。据此,我们可以和用超声波来对人体的疾病加以诊断并进行相应的治疗。当超声波在人体内通过各组织进行传播时,人体不同组织所造成的声学差异,会使超声波在各组织交界面的地方发生反射,绕射及衰减现象,声源和接收器间的相对位置的变化也会导致多普勒频移。B型超声波足超声中的一种,广泛应用于临床,并且具有简单方便的优点。当前超声诊断仪有很多型号,扫查方法也多种多样,对反射、散射等信号进行采集,并以图像的形式对各种组织与病变彤态加以呈现,依托病理学与临床医学的专业知识,在观察和分析的基础上,找到特定的反射规律,从而准确判断出病变的部位和性质。我们利用B超町以得到人体内部器官的清晰的截面图形。B超因其价格便宜,不很反应几乎没有,得到较为广泛的应用,尤其足对于肝、胆、肾等实质性器官以及卵巢、子宫等妇科的检查和诊断。
线阵扫描和相控扇扫的原理 当下,线阵扣描和相控扇扫是人们常用的B超系统的两种扫描方式。线阵扫描B超系统的基本原理是按照直线把一连串超声换能器排列好,依靠控制系统控制好它们,并连续依次地使各组换能器能动起来,然后形成扫描波束。与此同时,换能器及时准确地接收回波信号。一组换能器开始工作是在前一组换能器完全接收回波以后。并且,人们利用相控技术进i,波束聚焦,从而增强回波信号,再将它送到信号处理系统,信号处理系统接着将回波信号处理以后,转变为视频信号输送出来,提供给显示器、图像记录仪进行记录。相控扇扫B超系统的原理与线阵扫描B超系统的原理基本相同,只是它们的换能器的扫描控制方式不同而已。相控扇扫足利用控制器,并且按照特定的时差规律,让换能器被等级差时间延迟的激励脉冲激而发射出超声波。通过叠加不IaJ相位超声波的功率,特定角度的波束就形成了。当然,如果我们改变各换能器的发射相位差,那么波束角度就会发生改变,从而形成扇扫波束。 B型超声诊断仪采用辉度调制方式显示深度方向所有界面的反射回波。在水平方向上以快速扫描的方法,逐次发射和接收超声回波,便可得到垂直平面二维超声断层图像,即线扫断层图像。如以改变超声波束的角度方式快速扫描,则得到垂直扇面二维超声断层图像,即扇扫断层图像。发射电路对探头提供激励电压,通过对振元的不同排列组合的控制和激励延时,实现超声系统波束的扫描和聚焦,接收电路对超声回波信号的进行移相合成。模拟信号
处理电路包括前置放大器、TGC电路、动态滤波电路、对数放大电路等等。由图像检测电路和多普勒检测电路得到的超声回波信号由扫描变换器进行进一步处理。数字扫描变换器的本质是一个带有图像存贮器的数字图像处理系统。主要功能是实现超声信号数字化。并进而进行处理,最终在监视器上实现TV显示。图像处理电路则包括灰度处理、直方图处理、数据插补处理等电路。主要目的是为了改善图像的质量。
用于诊断时,超声波只作为信息的载体
把超声波射入人体通过它与人体组织之间的相互作用获取有关生理与病理的信息。一般使用几十mW/cm2以下的低强度超声波。当前超声诊断技术主要用于体内液性、实质性病变的诊断,而对于骨、气体遮盖下的病变不能探及,因此在临床使用中受到一定的限制。 用于治疗时,超声波则作为一种能量形式
对人体组织产生结构或功能的以及其它生物效应,以达到某种治疗目的。一般使用几百-几千mW/cm2-以上高强度超声波。
2. 成像
超声诊断仪是由主机、换能器和监视器三大部分组成。主机是由发射电路、接收电路、监视器、检测器等单元组成。一般的B超工作过程为: 当探头获得激励脉冲后发射超声波, (同时探头受聚焦延迟电路控制,实现声波的声学聚焦。) 然后经过一段时间延迟后再由探头接受反射回的回声信号,探头接收回来的回声信号经过滤波,对数放大等信号处理。然后由DSC电路进行数字变换形成数字信号,在CPU控制下进一步进行图像处理, 再同图表形成电路和测量电路一起合成视频信号送给显示器形成我们所熟悉的B超图像,也称二维黑白超声图像。B超声像图是以光电的大小,灰度的亮暗来显示各种图像的,超声成像注意解决了临床诊断的两个方面的问题:1. 显示脏器及病变的轮廓大小、形态、部位; 2. 显示脏器或病变的内部结构。
以上我们谈到了黑白B超,再让我们谈谈彩色B超,即”彩超”。其实彩超并不是看到了人体组织的真正的颜色,而是在黑白B超图像基础上加上以多普勒效应原理为基础的伪彩而形成的。那么何谓多普勒效应呢,当我们站在火车站台上听有远处开来的火车笛叫声会比远离我们的火车笛叫声音调要高,也就是说对于静止的观测者来说,向着观测者运动物体发出的声波频率会升高,相反频率会降低,这就是著名的多普勒效应。现代医用超声就是利用了这一效应,当超声波碰到流向远离探头液体时回声频率会降低,流向探头的液体会使探头接收的回声信号频率升高。利用计算机伪彩技术加以描述,使我们能判定超声图像中流动液体的方向及流速的大小和性质,并将此叠加在二维黑白超声图像上,形成了我们今天见到的彩超图像。
有以下性能指标可以大致判定一台超声性能的好坏。 一.黑白超声:
1. 灰 阶: 早期机器在16—64灰阶,现代机器多在256灰阶。
2. 分 辨 率: 要用专用模块检测,,由经验的超声医生用肉眼也可以判断。
3. 功 能: 有 M型,多普勒功能,多种测量能力(距离,面积,周长,体积),多幅图像存储,多段 STC自由控制,动态聚焦,可配宽频探头,由变频功能。
4. 探 头: 可配多种探头能力,如:心脏、腹部、凸阵、相控、阴道探头、直肠探头、 食道探头 、穿刺探头、术中探头、高频探头等等。
5. 图像处理:黑白翻转,图像边缘处理,平滑处理, γ修正等. 二. 彩超:
1. 图象质量: 优良的二维黑白图象,彩色图象颜色均匀,无小方块感觉。 2. 全数字化宽频技术: 指超声发射;接收;延迟等全部数字化。 3. 具有二次谐波技术: 利用造影剂增强血管现影效果。 4. 三维血管造影技术: 利用计算机进行三位重建。
5. 丰富的计算功能: 产科软件包(BPD,CRL,FL,HC,AC,GS,CI,APD, BD.) 心脏软件包. 泌尿软件包。
3.图像处理
图像的去噪、增强、边缘轮廓提取等多种图像处理的过程及结果进行了比较研究, 在验证各种方法的有效性的同时,选取其最优化处理方法;并对针对影像医生非 编程人员的特点说明通过MATLAB 实现全部处理过程自动实现的方法,方便医生 在此基础上自行研究改进处理方法,这对于二维医学数字图像处理的研究有着重 要的现实意义。 图像灰度化处理
在进行轮廓提取之前,必须进行预处理。图像预处理的任务就是抑制噪声, 增强细节, 改善图像质量,为特征提取等后续处理提供一幅高信噪比的优质图 像。B超图像存在着噪声大,灰阶少,对比度差等不足,而且常出现回声失落等 现象,导致轮廓残缺不全,因此,对预处理提出了较高的要求.作者尝试了大量 算法,实验表明,针对不同种类的图像,相同算法具有不同的处理效果,而且 对相同图像进行预处理的效果,不仅与算法有关,还与处理的顺序密切相关.然 而,现有的图像预处理算法大多没有考虑后续 处理的要求,针对B超图像处理的 效果也很不明显,所以在现有算法的基础上进行改造、创新,经反复的实验分 析,找到了较适合于B超图像的预处理方法。在实际运用中,采用的 方法是对原 始的B超图像先进行保持边缘的平滑化滤波,再进行直方图均衡化增强,这样能 很好地完成图像预处理的任务。实践证明,该处理方法能为轮廓提取提供一幅好 的数字图像。预处理的第一步就是对图像进行灰度化处理。 基本原理与实现方法
将彩色图像转化成为灰度图像的过程称为图像的灰度化处理。彩色图像中的 每个像素的颜色有R、G、B 三个分量决定,而每个分量有255 个中值可取,这 样一个像素点可以有1600 多万(255 ×255 ×255)的颜色的变化范围。而灰度图 像是R、G、B 三个分量相同的一种特殊的彩色图像,其中一个像素点的变化范 围为255 种,所以在数字图像处理中一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以 使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了 整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。 在RGB 模型中,如果R=G=B 时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B 的值叫做灰度值。因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度 值、亮度值),灰度范围为0-255。图像的灰度化处理,一般有以下三种设计方案: (1)加权平均法
根据重要性及其它指标,将三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人眼 对绿色的敏感最高,对蓝色敏感最低,因此,对RGB 三分量进行加权平均能得 到较合理的灰度图像。
根据重要性及其它指标,将R、G、B 三个分量以不同的权值进行加权平均。 由于人眼对绿色的敏感度最高,对蓝色敏感度最低。因此,我们可以按下式,对 RGB 三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。 f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)) (2)平均值法
求出每个像素点的R、G、B 三个分量的平均值,然后将彩色图像中的这个 平均值赋予给这个像素的三个分量。
将彩色图像中的R、G、B 三个分量的亮度求简单的平均值,将得到均值作 为灰度值输出而得到灰度图。其表达式见下式: f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)) /3 (3)最大值法
将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。
将彩色图像中的R、G、B 三个分量中亮度的最大值作为灰度图的灰度值。 其表达式见下式:
f(i,j)=max(R(i,j),G(i,j),B(i,j))
图像去噪
现代医学B 超图像, 其图像在形成过程中由于受到X 射线源固有噪声、量子 涨落、电子光学系统成像噪声、机械噪声、信道噪声及在成像链中其它组合元件 带入噪声的影响, 特别是当波长与照射物体表面粗糙度相当时, 就会产生斑点 噪声, 这一现象可以用随机散射模型来解释。这些噪声的存在可使获得的图像不 清晰, 尤其是掩盖和降低了图像某些细节信息, 为以后的图像识别及病情诊断 造成不利的影响. 因此, 为了抑制这些噪声, 改善图像质量, 必须对图像进行 降噪处理. 本部分针对脂肪瘤B 超图像分别采用中值滤波、自适应滤波和小波阈 值降噪处理这三种方法, 对同一图像进行了处理。 三种降噪方法的原理
中值滤波法
对受到噪声污染的图像降噪可以采用线性滤波, 但多数线性滤波是低通滤 波, 在去除噪声的同时也使图像的边缘变的模糊, 丢失了有用信息, 而中值滤 波是一种非线性滤波, 它可以去除图像中的脉冲噪声和椒盐噪声, 同时可以保 护图像边缘不被模糊.
中值滤波的基本原理是把数字图像中一点的值用该点的一个领域的各点值 的中值代替. 其基本技术思路是对窗口内的所有像素灰度进行排序, 取排序结 果的中值作为原窗口中心点处像素的灰度. 它的工作步骤如下:
1) 将模板在图中游走, 并将模板中心与图中某个像素位置重合; 2) 读取模板下各对应像素的灰度值; 3) 将这些灰度值从小到大排列成一列; 4) 找出这些值里排在中间的一个;
5) 将这个中间值赋给对应模板中心位置的像素.
由此可以看出, 中值滤波器的主要功能就是让与周围像素灰度值的差比较 大的像素改取与周围像素值接近的值, 从而可以消除孤立的噪声点. 自适应滤波法
中值滤波法降噪是在整幅图像中应用相同的模板. 但是在医学B 超图像中, 不同区域内图像性质不同, 且其叠加的噪声幅度也不尽相同, 故应根据图像的 局部区域特性自动选择相应的滤波器模板, 这种滤波器称为自适应滤波器。 由于在医学B 超图像中, 在出现边界或其它突变结构时, 灰值变化较大, 从而其方差较大, 而噪声方差较小, 同时此时由于为有用信息, 故应以保持信 号为主. 而在灰值均匀分布的区域, 其方差主要由噪声决定, 而噪声方差较小, 故此时应以去噪为主. 小波阈值降噪法
图像的小波阈值降噪法[3 ]是众多图像去噪方法的佼佼者, 它利用图像小 波分解后, 各个子带图像的 不同特性, 在小波变换的不同尺度上选取不同的阈值, 从而达到较好的去噪效 果. 其处理方法有两种: ①将小于某一阈值的小波系数以0 代替并将大于阈值的值减去阈值作为新 的小波系数值, 这就是所谓的软阈值;
② 直接将小于阈值的小波系数用0 代替, 而大于阈值的不作处理, 就是硬 阈值. 然后用经过处理后的小波系数重建图像, 便得到经过滤除噪声后的图像.。 图像增强
在图像的产生、传输和变换过程中,由干多种因素的影响,往往使图像与原始 景物之间或者与原始图像之间产生某些差异。这中差异称为变劣或退化。图像的 变劣使从图像中获取各种信息造成困难和不便。因此,有必要对变劣的日像进行 恰当的处理,使处理后的图像更适合于入眼观察或有利用干从图像提取信息。这 种处理称为图像增强处理。图像增强处理的过程是一个选择、对比的过程,通过 运用多种增强处理,观察效果。从中选出最适合的处理方法。
从处理手段来讲,图像增强处理可分为空域法和频域法两种。主要内容包括; 直方图修改处理,图象平滑.图象锐化等。图像增强可分成两大类:频率域法 和空间域法。前者把图像看成一种二维信号,对其进行基于二维傅里叶变换 的信号增强。采用低通滤波(即只让低频信号通过)法,可去掉图中的噪声; 采用高通滤波法,则可增强边缘等高频信号,使模糊的图片变得清晰。具有 代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波(取局部邻域中的中间像 素值)法等,它们可用于去除或减弱噪声。
参考文献:
凯信电子产品B超技术的探索中心 21012-6-4 华强电子杂志 2011-8-3
技术文库B超趁断系统 2011-1-14
周健.钱进 B超图像的计算机实时成像研究[期刊论文]-声学技术2003,22(3)
朱晓荣. 数字图像处理及其应用研究[D]. 河海大学,2001年
王 恺, 肖柏勋, 陈义群. 边缘检测在 B 超图像处理中的应用.内蒙古石油化工, 2006.11
侯宏花, 陈树越, 郭保全. 医学B 超图像降噪处理的三种方法比较. 测试技术学 报,2003.3
苗凤君. B 超图像数据采集及其计算机图像处理技术. 中原工学院学报,2002,12 宋光德,陈驷辉,赵伯雷,刘春光. B超序列截面图像轮廓的提取,2000,3
阮秋琦.数字图像处理学[M].北京:电子工业出版社,2001.
B型超声像工作原理
![](/skin/haowen/images/icon_star.png)
![](/skin/haowen/images/icon_star.png)
![](/skin/haowen/images/icon_star.png)
![](/skin/haowen/images/icon_star.png)