一种骨骼超声系统中编码增强的聚焦超声骨组织微观结构检测方法

摘要

本发明公开了一种骨骼超声系统中编码增强的聚焦超声骨组织微观结构检测方法，其步骤如下：一、采用超声背散射检测方法，依据Faran圆柱模型，将骨组织微观结构的检测等效为平均散射子间距的测量；二、采用高频单阵元聚焦换能器，利用互补Golay序列对激励超声换能器发射宽时信号，以发射信号作为匹配滤波函数对回波信号进行解码压缩，Golay序列对长度可调，利用解码压缩背散射信号估计平均散射子间距。该方法在利用超声背散射技术测量骨微结构MSS中提高了超声分辨率，同时减少了声衰减对测量结果的影响。本发明应用于生物医学检测、组织定征领域。

说明书

技术领域

本发明涉及一种骨骼超声系统中骨组织微观结构检测方法，尤其 涉及一种编码增强的聚焦超声骨组织微观结构检测方法。

背景技术

生物组织主要由周期性排布的胶原纤维组成，可被等效为周期性 分布的散射子。现有的很多模型以此为基础用来对生物组织进行表 征，如用来对肝脏疾病、血管厚度和骨小梁间距等进行定征。通过测 量平均散射子间距(MSS)，来对组织疾病做出诊断。

超声背散射技术已被证明能够有效地对MSS进行测量。生物组 织背散射信号包括来自规则散射元的相干成分和来自弥散散射元的 非相干成分。对MSS的测量主要利用了其中的相干散射元成分，而 弥散散射元成分则对MSS的测量起干扰作用。现有的MSS测量技术 主要有周期图估计、倒谱估计和自相关谱估计等方法。但是，在对 MSS进行估计的过程中，受背散射信号序列短和噪声大的干扰，上 述估计方法的鲁棒性较低。为此，一些方法如自回归倒谱估计方法、 周期性小波变换等方法被用来提高MSS估计精度。

另外两个影响MSS估计精度的主要因素是分辨率和声衰减。目 前在骨微结构MSS测量中常用的超声频率为0.5MHz左右，超声波 长大于6mm，在对骨微结构(0.15～1.2mm)进行测量时，频率低， 分辨率不足。此外，松质骨组织为多孔固体互联基质，超声在传播过 程中会由于多重散射而产生大量衰减，特别是频率越高，声衰减越大， 使得背散射回波信号信噪比较低，而现有技术没有有效地解决分辨率 和声衰减对背散射信号MSS估计的影响。

发明内容

为了解决现有检测技术频率低、分辨率不足、无法有效应对组织 中大量声衰减及噪声的问题，本发明提供了一种骨骼超声系统中编码 增强的聚焦超声骨组织微观结构检测方法。该方法在利用超声背散射 技术测量骨微结构MSS中提高了超声分辨率，同时减少了声衰减对 测量结果的影响。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种骨骼超声系统中编码增强的聚焦超声骨组织微观结构检测 方法，包括如下步骤：

一、采用超声背散射检测方法，依据Faran圆柱模型，将骨组织 微观结构的检测等效为平均散射子间距的测量；

二、采用高频单阵元聚焦换能器，利用互补Golay序列对激励超 声换能器发射宽时信号，以发射信号作为匹配滤波函数对回波信号进 行解码压缩，Golay序列对长度可调，利用解码压缩背散射信号估计 平均散射子间距。

所述步骤一中，超声背散射检测的测量方式为单一探头的背散射 测量方式，测量环境为水浸式测量。

所述步骤一中，测量参数为散射子间距。根据骨微结构显微CT 三维重建结果，将骨微结构等效为间距排列的Faran圆柱散射子，利 用该等效散射子间距来表征骨微结构。

所述步骤一中，，采用的超声激励频率为0.7～2MHz可调，激励 的超声能量水平低于100mW/cm²。

所述步骤二中，在用互补Golay序列对激励超声换能器时，根据 被测骨组织厚度，通过编程选择构造4位 [(+1，+1，+1，-1)/(+1，+1，-1，+1)]、8位[(+1，+1，+1，-1，+1，+1，-1，+1)/ (+1，+1，+1，-1，-1，-1，+1，-1)]或10位 [(+1，+1，-1，+1，-1，+1，-1，-1，+1，+1)/(+1，+1，-1，+1，+1，+1，+1，+1，-1，-1)]互 补序列对[Golay1/Golay2]来激励超声换能器。超声换能器采用聚焦换 能器，对同一生物组织聚焦点分别采用不同Golay序列两次照射，发 射波持续时间Δt_inc≤L_b/v_b，L_b骨组织厚度，v_b为骨组织声速。

所述步骤二中，在激励超声换能器时，采用正弦信号作为基础信 号调制Golay互补序列。

所述步骤二中，在对背散射回波信号进行解码压缩过程中，采集 Golay1和Golay2输入信号F_inc(t)F′_inc(t)作为匹配滤波函数，则获得背 散射信号为：

F_cep(t)＝cov[F_inc(t)F_bsc(t)]+cov[F′_inc(t)F′_bsc(t)]，

其中，F_bsc(t)F′_bsc(t)分别为Golay1和Golay2的背散射回波信号。

本发明中，对解码压缩背散射信号采用基于AR模型的倒谱估计 方法，提取背散射信号F_cep(t)倒谱峰值，利用该峰值估计骨组织微观 结构信息MSS。

本发明提供的骨骼超声系统中编码增强的聚焦超声骨组织微观 结构检测方法，应用于生物医学检测、组织定征领域，与现有检测技 术及方法相比，具有如下优势：

(1)激励信号时，激励信号持续时间长于传感器脉冲响应时间， 在不增加峰值声功率的情况下增加超声信号携带能量，提高主瓣峰 值，抑制旁瓣，提高骨组织微观结构检测的分辨率。

(2)减少声衰减和随机噪声对测量结果的影响，提高MSS估计 结果鲁棒性。

附图说明

图1为本发明中基于骨微结构显微CT三维重建的等效散射子示 意图；

图2为本发明仿真试验中沿波传播方向上声速分布示意图；

图3为本发明仿真试验中沿波传播方向上组织材料特性分布示 意图；

图4为本发明中正弦信号调制Golay相位编码序列示意图；

图5为本发明中Golay编码增强的骨微结构检测方法框图；

图6为本发明中编码增强的单次编码背散射回波信号；

图7为本发明中经过解码压缩的背散射回波信号；

图8为本发明中未经编码增强的MSS估计结果；

图9为本发明中经编码增强的MSS估计结果；

图10为本发明中存在噪声(SNR＝45dB)情况下，未经编码增 强的MSS估计结果；

图11为本发明中存在噪声(SNR＝45dB)情况下，经编码增强 的MSS估计结果。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案作进一步的说明，但并不局限 于此，凡是对本发明技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发 明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的保护范围中。

编码增强的聚焦超声骨组织微观结构检测方法采用超声背散射 检测方法，采用单一超声换能器，测量环境为水浸式测量，检测对象 为能够表征骨组织微观结构特征的等效模型MSS。等效模型如图1 所示，首先，利用显微CT松质骨微观结构进行扫描和三维重建，并 得到特定位置特定路径上的骨小梁分布信息，根据该信息利用Faran 圆柱模型去等效骨组织微观结构，测量对象为该Faran圆柱模型的等 效散射子间距MSS。

图2-3给出了本发明Faran圆柱模型中沿波传播方向上组织材料 特性及声速分布示意图。散射子沿超声波传播方向等间距排列，散射 子密度和散射子间介质密度分别为938kg/m³和1300kg/m³，声速分布 分别为1500m/s和3300m/s，超声激励频率为0.7～2MHz可调，激 励的超声能量水平低于100mW/cm²。超声诱导声压通过下式进行计 算：

p＝Zωξ，

式中z＝c₀·ρ为声阻抗，c₀为超声传播速度，ρ为介质密度；ω＝2πf为角 频率，ξ为质点位移。

在用互补Golay序列对激励换能器时，根据被测骨组织厚度，利 用FPGA编程控制选择构造4位、8位或10位互补序列对[Golay1/ Golay2]来激励超声换能器。Golay互补序列对的构造方式如下：已知 n位互补序列对为A[n]、B[n]，以A[n]、B[n]为基构造2n位互补序 列对{A[n]|B[n]}、{A[n]|～B[n]}，其中～B[n]为B[n]的补余序列对。 本发明中以2位序列对A[2]＝[+1，+1]、B[2]＝[+1，-1]为基，构造的4位 A[4]B[4]、8位A[8]B[8]、10位A[10]B[10]序列对为：

[(+1，+1，+1，-1)/(+1，+1，-1，+1)]；

[(+1，+1，+1，-1，+1，+1，-1，+1)/(+1，+1，+1，-1，-1，-1，+1，-1)]；

[(+1，+1，-1，+1，-1，+1，-1，-1，+1，+1)/(+1，+1，-1，+1，+1，+1，+1，+1，-1，-1)]。

超声检测过程中，通过控制面板选择Golay编码类型，控制FPGA 调用相应程序激励换能器。

在利用Golay序列激励超声换能器时，通过对相位编码序列进行 调制。调制过程采用正弦信号作为基础序列，Golay相位编码序列中 +1采用相位为0正弦信号进行调制，-1采用相位为π的正弦信号进 行调制。基础序列频率为聚焦换能器中心频率f_P。4位编码调制结果 如图4所示。

利用聚焦换能器对同一生物组织聚焦点分别采用经过编码单元 和调制单元的脉冲信号激励换能器，发射波持续时间Δt_inc≤L_b/v_b，L_b为 骨组织厚度，v_b为骨组织声速。编码回波信号F_bsc(t)、F′_bsc(t)采用数据 采集卡采集。同时在解码压缩过程中，利用数据采集卡分别采集经过 调制的两次编码发射信号F_inc(t)、F′_inc(t)作为匹配滤波函数，该匹配滤 波函数与对应编码回波信号做相关后求和，得到用于骨组织MSS估 计的背散射信号：

F_cep(t)＝cov[F_inc(t)F_bsc(t)]+cov[F′_inc(t)F′_bsc(t)]。

该MSS测量过程如图5所示。其中，数据卡采集到的单次编码 回波信号F_bsc(t)、F′_bsc(t)如图6所示；经过解码压缩的背散射回波信号 F_cep(t)如图7所示。

利用该背散射信号，采用AR倒谱估计方法，背散射信号F_cep(t)倒 谱峰值即为骨组织微观结构信息MSS。未经编码增强的MSS估计结 果和编码增强的MSS估计结果如图8-9所示，可以看出经编码增强 后，AR倒谱估计能够得到准确的MSS值，正确倒谱峰值得到增强， 分辨率得到提高，同时对AR倒谱干扰峰值起到抑制作用；在SNR＝45 dB的高斯噪声影响下，未经编码增强的MSS估计结果和编码增强的 MSS估计结果如图10-11所示，可以看出经编码增强MSS估计方法 倒谱峰值明显，对高斯噪声具有比较强的抗干扰能力。