一种高频超声射频图像实时处理系统

胡胜男，郑 政

(上海理工大学 医疗器械与食品学院，上海200093)

一种高频超声射频图像实时处理系统

胡胜男，郑 政

(上海理工大学 医疗器械与食品学院，上海200093)

为了验证新的图像处理算法在实际系统中的处理效果和能力，需要有一个通用的处理平台。利用FPGA设计了一种通用高频超声射频图像实时处理系统。系统同时集成了一片大规模FPGA，一片250 MHz/14 bit的ADC芯片，一片275 MHz/14 bit的DAC芯片，4片250 MHz，9 MB容量的SSRAM以及USB2.0接口和通用接口等模块电路。硬件电路完成后，被成功应用于常用的高频超声射频图像处理方法实验，在系统上运行了带通滤波、IQ分解、幅度检测、对数压缩、FFT变换、IFFT变换等。

高频超声；射频图像；实时处理

近年来许多新的超声图像处理算法[1-7]被提出，用以提高超声的成像质量和获取新的信息。比如利用射频信号中的相位信息进行编码激励和脉冲压缩以增强信号[1]；分析超声图像斑点从而获取组织信息[2]；对射频信号进行相关处理估计组织弹性，提取血流信息[3-4]、谐波成像[5]，对射频信号进行的基于体模点扩散函数的均衡化斑点噪声抑制算法[6]；利用超声导波波谱法来定位和定量管道缺陷[7]等。为了评价这些算法在实际应用中的效果，许多实验室研发了自己的实验平台[8-11]，这些平台功能各异，但或多或少都存在一些问题。

以此为出发点设计了一种通用的高频超声射频图像实时处理系统，该系统满足高频超声射频信号的采集、图像信号处理、数据传输、数据检验等要求，并被成功应用于常用高频超声射频图像处理方法的实时实验。

1 系统设计

一个通用的高频超声射频图像实时处理系统应该具备3个基本功能，能够采集超声扫描信号，提供可编程的器件运行实验算法，具备检验和调试手段。根据这些功能，系统主要分为6个模块：ADC模块、DAC模块、FPGA模块、数据存储模块、接口模块和电源模快。

1.1 ADC模块

高频超声的频率在10～50 MHz，根据奈奎斯特采样定律，采集模块的采样速度必须能达到100 MHz以上。同时，考虑到精度，避免数据位数不足导致的截断误差，设计选择250 MHz/14位模数转换器ADS4149作为ADC模块电路的核心。

系统上集成了3片DAC芯片，一片高速DAC和两片低速DAC。高速DAC选择275 MHz/14 bit的数模转换器DAC5672A作为电路核心，用于算法调试和算法运行过程中射频信号的检验。低速DAC选择125 MHz/8bit的数模转换器AD9708作为电路核心，一片用于算法运行过程中视频信号的检验，另一片用于超声回波信号TGC(时间增益补偿)的处理。

1.2 FPGA模块

选用大规模的FPGA作为信号处理主芯片来实现超声信号处理算法的实时实验，型号为Altera公司的Cyclone V E系列的FPGA芯片5CEFA7F31C8N。该芯片具有丰富的片上资源和IO引脚，能满足复杂图像处理算法的资源要求和速度要求。

1.3 数据存储模块

2维FFT变换时，需对一维变换后的结果进行存储，待整幅图像存满后再作另一维的FFT。此时，FPGA片内资源不能满足一幅图像的存储，故需要外部的存储器。设计选用同步静态随机存储器SSRAM，型号为IS61LPS25636A作为数据存储模块的核心，该芯片速率为250 Msample·s-1，数据位数为36位，总容量为9 MB。在系统上同时集成了4片这样RAM，避免了算法复杂时存储器分时复用的复杂时序设计，也保证了足够的资源和处理速度。

1.4 接口模块

系统同时集成了USB 2.0和GPIO两种常用的接口，用于数据的传输以及与外部设备的连接和通讯，同时也为平台未来功能的开发提供可能。

1.5 电源模块

系统需要4种不同电压值的工作电源，DC3.3V、DC2.5V、DC1.8V和DC1.1V，并且DC3.3V、DC1.8V还需要同时对数字域和模拟域进行供电。系统采用电池或者3.3 V适配器供电，得到DC3.3V的供电电源，然后将其通过其他电路得到其他工作电源。

2 实验结果

系统硬件电路完成后，被成功应用于常用的高频超声射频图像处理方法实验。搭建的实验平台如图1所示，在平台上针对10 MHz B模式超声探头进行了一系列实验用以验证其功能。采集了人眼超声RF图像，并用系统预制的模块对信号进行实时处理，将处理后的结果读取输入至PC进行观察。

图1 超声图像处理实验平台

2.1 带通滤波

ADC将采集的超声回波射频图像信号送入FPGA中，总共采集256条线，每条线上为3 072个点。先对图像信号进行实时的带通滤波处理，采用20阶带通滤波器。图2显示了一次超声脉冲发射后，即一条线上采集的回波RF信号以及带通滤波后的结果，可见低频噪声得到了明显的抑制；图3对图2中的虚线区域进行了放大，可见高频噪声也得到了有效的抑制，而真实的回波信号得到了完整保留，即说明了带通滤波器发挥了较好的滤波效果。

图2 回波信号带通滤波前后

图3 图2的局部放大

2.2 IQ分解和幅度检测

对带通滤波后的图像数据进行IQ分解，移频到基带后分成IQ两路。IQ分解后进行降3倍采样，此时数据量为256×1 024，即将每条线上的数据点数由原先的3 072点降为1 024点，为后续的处理减少了计算量，同时也提高了后续的处理速度。分别采集I、Q两路数据，以及经过幅度检测后的幅度数据，用Matlab程序重现，如图4所示，图像大小均为1 024×256像素点。

图4 I、Q两路以及幅度数据显示

2.3 对数压缩

FPGA中的处理模块对RF图像信号进行带通滤波、IQ分解、移频、幅度提取后，经过进一步1/2降采样后再进行对数压缩，采集实验结果，用Matlab程序显示结果如图5所示，图像大小为512×256像素点。

图5 硬件对数压缩后图像

2.4 2D-FFT和2D-IFFT

对IQ分解降采样后的数据又进行了2维的FFT变换，得到频率域的数据，用Matlab程序重现，画出超声图像的二维频谱图，如图7所示。同时，将数据与直接在Matlab中做FFT变换的数据进行对比，检查系统硬件上FFT变换是否正确。之后又进行了2维FFT逆变换，观察经过此处理后数据是否与之前没作FFT变换的数据一致。算法流程如图6所示，先进行1 024点的FFT，再进行256点的FFT，由于2维的FFT变换需要将一维处理的数据进行缓存，待整幅图像存满后才能进行另一维的FFT变换，故将1 024点FFT变换后的数据存入一片外部SSRAM中。后续的2维FFT逆变换也是如此，将一维FFT逆变换后的数据存进另一片外部SSRAM中，存满后读出进行另一维FFT逆变换。在此处理过程中，由于系统上同时集成了4片SSRAM，所以不需分时复用同一片，降低了时序设计的复杂性。

图7 人眼超声图像二维频谱图

图6 2D-FFT和2D-IFFT算法流程图

实验证明,在系统硬件上进行FFT变换后，数据与直接在Matlab上进行FFT变换的数据一致，同时在系统硬件上经过FFT逆变换后数据与FFT变换前的信号一致，即证明了系统能够准确地进行FFT变换和FFT逆变换。

3 结束语

利用FPGA设计了一种高频超声射频图像实时处理系统，用于实时实现和验证新的图像处理算法。系统设计完成后，作了实时高频超声图像处理的验证，验证了系统的实用性和通用性。然而系统也存在一定的不足之处，系统最后在14层的PCB板上实现，如果将布局进行更加合理的规划，板层可以减少，从而降低成本。

[1] Misaridis T,Jensen J A. Use of modulated excitation signals inmedical ultrasound，part I: basic concepts and expected benefits[J].IEEE Transactions on Ultrasonics,Ferroelectrics and Frequency Control,2005,52(2): 177-191.

[2] Damerjian V,Tankyevych O,Souag N,et al. Speckle characterization methods in ultrasound images- A review[J]. IRBM,2014,35(4): 202-213.

[3] Parker K J,Doyley M M,Rubens D J. Corrigendum: Imaging the elastic properties of tissue:the 20 year perspective[J].Physics in Medicine and Biology,2011,56(1):R1-R29.

[4] Brands P J,Hoeks A P G,Ledoux L A F,et al.A radio frequency domain complex cross-correlation model to estimate blood flow velocity and tissue motion by means of ultrasound[J].Ultrasound in Medicine & Biology,1997,23(6):911-920.

[5] Duck F A. Nonlinear acoustics in diagnostic ultrasound[J]. Ultrasound in Medicine & Biology,2002,28(1):1 -18.

[6] 李金冬,郑政.浅表组织超声图像的均衡化处理[J].中国生物医学工程学报,2013,32(2):57-62．

[7] 陈志伟,陈凯歌,蒋俊俊. 基于超声导波波谱法管道缺陷检测仿真研究[J].电子科技,2016,29(9): 48-52.

[8] Rohling R,Fung W,Lajevardi P. PUPIL: programmable ultrasound platform and interface library[M].Berlin:Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI 2003,Springer Berlin Heidelberg,2003.

[9] Tortoli P,Bassi L,Boni E,et al. ULA-OP: An advanced open platform for ultrasound research[J]. IEEE Transactions on Ultrasonics,Ferroelectrics and Frequency Control,2009,56(10): 2207-2216.

[10] Qiu Weibao,Yu Yanyan,Tsang F K,et al.An FPGA-based open platformfor ultrasound biomicroscopy[J]. IEEE Transactions on Ultrasonics,Ferroelectrics and Frequency Control,2012,59(7):1432-1442.

[11] 周峥,郑政.基于FPGA的高频超声成像实验平台[J].中国生物医学工程学报,2015,34(5):581-588.

[12] 冯诺.超声手册[M]. 南京:南京大学出版社,1999.

[13] 王威琪,徐智章.医学超声工程现状和生物医学超声概况[J].声学技术,1994,13(1):27-35.

[14] 邹艳荣,郑政.一种用于高频超声探头的扫描电机及控制系统[J].电子科技,2016,29(10): 111-114.

[15] 王诚. Altera FPGA CPLD设计:基础篇[M].北京:人民邮电出版社,2005.

[16] 冯若.超声诊断设备原理与设计[M].北京:中国医药科技出版社,1993.

Research And Implement of Real-time Processing System for High-frequency Ultrasound Radio-frequency Image

HU Shengnan，ZHENG Zheng

(School of Medical Instrumentation and Food Engineering,University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093,China)

In order to validate the effect and ability of new image processing algorithms in the actual system,a general processing platform is needed. A general-purpose,real-time image processing system based on FPGA is designed. The system integrates a large-scale FPGA,a 250 MHz / 14 bit ADC chip,a 275 MHz / 14 bit DAC chip,4 pieces of 250 MHz,9 MB SSRAM,USB2.0 interface and the common interface module circuit,etc. After the hardware circuit of the system is finished,the system has been successfully applied in the high-frequency ultrasound RF processing methods,such as band-pass filter,IQ decomposition,amplitude detection,logarithmic compression,FFT transform,IFFT transform etc.

high-frequency ultrasound; RF image; real-time processing

TN911.73;R318.04

A

1007-7820(2017)11-042-04

2017- 01- 02

胡胜男(1991-)，女，硕士研究生。研究方向：医学超声成像。郑政(1961-)，男，博士，研究员。研究反向：超声影像等。

10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2017.11.012