浅谈超声成像重建方法与分析

穆天虹

摘要：这篇文章运用超声成像原理设计一个实验加深对超生成像原理的理解。同时运用matlab软件探究对图像进行不同的处理，分析处理方法对超生图像产生的不同效果，熟悉利用matlab软件，进行医学方面的图像处理，加强图像处理能力。

关键词：超声；信号调制；低通滤波；对数增强；插值重建

引言：

由于这篇文章中设计超生图像处理，所以是基于超声成像原理进行图像处理。通过可大致分为数据读入、信号的调制与低通滤波、数据的抽取、数据的对数增强、数据线的重排、插值重建等几个步骤完成超声成像的重建过程。

1.1 数据读入（以int16形式读入）：

file=fopen('HUANGQ_A1.dat','rb');

for i=1:numofline

origidata(:,i)= fread(file,numofpoints,'int16');

end

1.2 信号的调制与低通滤波（选用切比雪夫低通滤波器对调制后的cos和sin信号滤波）

for p=1:numofline

RF_sin=zeros(numofpoints,1);

RF_cos=zeros(numofpoints,1);

for q=1:numofpoints

RF_sin(q) = RFdata(q,p)*sin(2*pi*(q)*f0/fs);

RF_cos(q) = RFdata(q,p)*cos(2*pi*(q)*f0/fs);

end

RF_sin=filter(b,a,RF_sin);

RF_cos=filter(b,a,RF_cos);

RFdata(:,p)=sqrt(RF_sin'.^2+RF_cos'.^2);

end

1.3 数据抽取和对数增强：

因为我们得到的原始信号每条扫描线上有7618个点，而实际图像不需要那么多点，于是我们要对滤波后数据进行抽样，抽样间隔取D=16

for k=1:numofline

RFdataS(:,k) = RFdata(1:D:numofpoints,k);%directly deal with the data

end

%sampling D=16

抽样后的原始数据灰度集中在暗区，图像较暗，需要用对数线性变换对图像进行对比度增强。

for p=1:m

for q=1:n

if temp(p,q)==0

temp(p,q)=1;

end

end

end

RFdataLog=log10(temp);

clear temp;

bmax=max(max(RFdataLog));

bmin=min(min(RFdataLog));

RFdataLog=(RFdataLog-bmin)./(bmax-bmin)*255; %linear grayscale transformation

1.4 数据线的重排：

因为探头扫描的开始不是从靠前的扫描线开始的，所以需要重排数据线，否则得到的图像将是错位的。根据说明文本中的扫描顺序对扫描线重排。

startline=141;

beginline=9;

%k-beginline+1 equals with the real position that scanline k in image

for k=startline:248

resLogim(:,k-beginline+1)=RFdataLog(:,k-startline+1);

end

for k=9:startline-1

resLogim(:,k-beginline+1)=RFdataLog(:,(248-startline+1+(k-beginline+1)));

end

1. 5 插值重建：

经过以上步骤，我们已经得到的矩形的超声图像，最后为了把矩形图像转化为扇形图像，使用R-θ插值完成这个工作，其中插值方法使用二维平面插补。扇形的角度为60度

rbase=23;

ybase=rbase/sqrt(3);

deltatheta=60/240;

starttheta=-30;

for j=1:n

theta=starttheta+(j-1)*deltatheta;%for every row it has the same theta

for i=1:m

r=i+rbase-1;

yn=uint16(r*sin(theta/180*pi)+cenX );

xn=uint16(r*cos(theta/180*pi)-ybase+1 );

if yn>0

im(xn,yn)=resLogim(i,j);

end

end

end

2 结束语：

左图为没有经过调制与滤波，直接对原始数据进行图像重建的结果；中图是对原始信号调制和滤波之后重建的结果；右图是不经过对数增强，直接调制和滤波的结果。可以看出经过滤波后重建出的图像噪音减少了很多，可以看到更多的细节。对数增强后的图像能显示出更多细节。

扇形插值结果如上，与仪器得到的图像比图像整体偏亮，效果不是很好，但是主要结构都能在图中找到。