超声血流成像中基于动态域的回归和奇异值分解的杂波抑制方法

作者：肖磊等

来源：《计算机应用》2015年第01期

        摘要：针对超声彩色血流成像（CFI）中杂波引起血流速度估计不准确的问题，提出了一种基于动态域的多项式回归和奇异值分解（SVD）的杂波抑制方法——ARS算法。首先，根据回波信号的时域特性和能量强度，采用动态划分法区分出信号所属范围；其次，按照信号的所属范围选取多项式回归法或SVD法动态地去除杂波成分。将所提算法与投影初始化无限脉冲响应（IIR）法、非平稳滤波法、回归滤波法和SVD法等杂波抑制方法进行仿真对比，实验结果表明：所提算法能够较好地抑制组织运动干扰（组织区信号的运动速度几乎为零，且滤波后的杂波血流比约为5.427dB），估计出的最大血流速度（0.968m/s）最接近于理论值，血流分布均匀，并能较好地保持血流速度剖面的完整性，得到的血流速度图像真实，质量较高。

        关键词：多普勒；杂波抑制；多项式回归；奇异值分解；彩色血流成像

        中图分类号： TP391.413

        文献标志码：A

        0 引言

        在临床医学领域中，超声彩色血流成像（Color Flow Imaging， CFI）能够显示待测剖面的二维血流速度分布，是诊断心血管疾病的重要技术。CFI先用超声探头向待测剖面重复发射m次脉冲，每次间隔时间为T。接收到的m个回波信号携带了该扫描线方向上不同深度的运动信息[1]。对接收到的回波信号进行处理，可以得到相应方向的血流速度分布。在CFI中，探头接收到的回波信号除血流信号外，还包含来自血管搏动和组织慢速移动的干扰（简称为杂波干扰），通常杂波强度比血流高出40～80dB。与连续或脉冲多普勒系统不同的是：CFI为保证血流成像的帧频，在同一条扫描线上的脉冲发射次数将受到限制（一般取8～16次），这导致每次采样得到的都是短数据集[1]。

超声血流成像中基于动态域的回归和奇异值分解的杂波抑制方法