基于时域互相关算法的剪切波弹性成像及其运动估计算法研究

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生物组织的病理现象通常与生物组织的弹性变化有直接关系,超声弹性成像技术就是从生物组织的弹性变化中获取其病理特征,其中生物组织的位移运动估计扮演着举足轻重的角色。在临床的应用过程中,当获得的位移精度不高或达不到实时成像的效果时,会对临床的预判产生一定影响,无法从图像中准确获取病变区域的位置。因此如何提高位移精度达到实时成像的效果,成为这一领域的一大热点。本文主要研究基于超声剪切波的弹性成像位移运动估计,首先对超声信号进行滤波预处理,本文提出了改进的自适应加权中值滤波使处理后的数据更平滑;其次,在处理信号的基础上,提出了基于时域互相关算法的剪切波弹性成像,达到更高精度的位移计算结果,同时进一步降噪;最后,在成像的基础上提出了基于正方形模板的自适应块匹配搜索方法对其位移进行运动估计,得到更好的位移运动估计效果。总结起来,本文主要从以下三个方面展开研究工作:(1)提出了改进的自适应加权中值滤波,用来对未经处理的超声信号进行滤噪,本文的改进算法实验在自适应中值滤波的基础上提高了SNR值约11%,降低了RMSE值约9%。(2)提出了基于互相关算法的剪切波弹性成像,利用两帧信号的互相关关系找出信号的相关性,并估算其位移。在数据的处理上,还使用了抛物线插值方法和窗口加权处理:一方面抛物线插值可以提高组织位移计算的精度值;另一方面窗口加权处理可以进一步有效滤除噪声影响。实验结果表明,本文的剪切波成像算法能提高图像信噪比约36.9%,降低误差值约31.4%。(3)提出了基于正方形自适应(SAS)的块匹配运动估计算法,对位移成像结果进行匹配计算,并与几种块匹配方法进行了比较。最后的实验表明,SAS算法得到更好的SNR值和MSE值,较其它块匹配方法有着更好的运动匹配估计效果。
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