血管与斑块的三维力学及组织特性成像检测方法
【专利摘要】血管与斑块的三维力学特性及组织特性成像检测方法，基于多波束聚焦波与超快速平面波交替发射序列又可扩展至逐线扫描成像方式，分别从血管的径向、圆周及轴向三维力学特性、血管壁剪切率、斑块形态以及组织定征等方面对血管斑块形态与功能进行评价与成像，为颈动脉易损斑块的检测提供新的方法来作为现有方法的提升。
【专利说明】血管与斑块的H维力学及组织特性成像检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及超声成像【技术领域】，特别涉及一种基于多波束聚焦波与超快速平面波 交替发射序列的颈动脉血管与斑块的H维力学特性及组织特性成像检测方法。
【背景技术】
[0002] 动脉粥样硬化是一种全身性的系统疾病，定期对颈部动脉进行超声检查成为临床 上动脉粥样硬化斑块普查的基本方法。现有临床血管斑块的诊断技术主要依靠B超图像、 脉冲多普勒、彩色多普勒等成像方法来确定斑块的位置、大小及血管的狭窄程度。虽然狭窄 程度经常作为动脉粥样硬化诊疗过程中一个重要的常规测量参数，但是众多研究表明大部 分急性脑血管事件的发生与狭窄程度并不存在直接的联系，而是与斑块的实际组成成分W 及所处的血流动力学环境有密切的关系。因此，有必要发展一种成像序列分别从血管径向、 圆周W及横向的H维力学特性、血管壁剪切率、斑块的形态W及组织定征等方面等对血管 斑块形态与功能进行评价与成像。该将大大提升现有的斑块检测方法并提高对易损斑块的 检出率，降低急性也血管事件的发生。
[0003] 血管在血压作用下沿径向与圆周方向的形变W及脉搏波沿血管轴向的传播速度 可W分别用于表征血管在H个方向上的力学特性。同时，血管壁剪切率的变化也是影响血 管斑块发展与破裂的重要血流动力学因素。然而，传统B超成像模式是由逐条扫描线依次 聚焦发射接收实现的，该种成像模式的成像峽频只有几十赫兹，而人体脉搏波波速可达到 数米/砂，因此传统超声成像的峽率难W捕捉脉搏波传播。除此之外，传统B超中脉冲多普 勒发射波束与血流之间存在一定的夹角，只能获取血管腔内沿声束剖面不同深度处的流速 分布图，降低了血管壁剪切率的估计精度。同时，常规脉冲多普勒技术测量流速时，存在频 谱展宽效应，受声束几何特性、采样单元内流速梯度等因素的影响，造成频谱模糊，所测得 的血流流速不准确。如果需要在一次发射中实现血管与斑块沿径向、圆周W及横向的H维 力学特性评价、同时获取时空匹配的血管壁剪切率、W及斑块的形态与组织特征，就有必要 发展一种复合成像序列，来克服传统超声成像模式的局限性，通过多角度的参数分析，实现 对血管与斑块的形态与功能的同时评价。
【发明内容】
[0004] 针对高峽率与高脉冲重复频率的要求，为了实现对颈动脉血管与斑块的形态和功 能的成像检测及参数提取，本发明提供一种血管与斑块的H维力学特性及组织特性成像检 测方法，基于多波束聚焦波与超快速平面波交替发射序列又可扩展至逐线扫描成像方式， 分别从血管的径向、圆周及轴向H维力学特性、血管壁剪切率、斑块形态W及组织定征等方 面对血管斑块形态与功能进行评价与成像，实现颈动脉血管与斑块的H维力学特性检测W 及多点血管壁剪切率的同时测量，可显著提高血管壁周围位移估计的精度。
[0005] 为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为：
[0006] 血管与斑块的H维力学特性及组织特性成像检测方法，包括W下步骤：
[0007] 步骤一、使用多波束聚焦波与超快速平面波交替发射序列，从颈动脉血管与斑块 的径向与圆周方向进行弹性成像，求取脉搏波沿血管轴向的局部传播速度，获得血管径向、 圆周及轴向的H维力学特性；计算斑块部位多点血管壁剪切率随也动周期的变化曲线；根 据膨胀波形提取血管壁的扩张系数、顺应系数W及硬度指数表征血管硬化程度的参数；
[0008] 步骤二、使用化kagami分布模型估计血管及斑块回波包络的概率密度分布曲线 并使用由粗到精的M参量成像方法估计化kagami模型中形状参数M的大小并成像，用于斑 块中内部成分的组织定征；
[0009] 步骤H、在B超图像的血管壁周围选取感兴趣区域，利用梯度及模糊C均值聚类对 血管内-中膜W及中-外膜进行初始提取，之后经分段哈夫变换与GVF-Snake活动轮廓模 型最终实现血管及斑块内中膜厚度的半自动测量；
[0010] 步骤一所述的使用多波束聚焦波与超快速平面波交替发射序列，从颈动脉血管与 斑块的径向与圆周方向进行弹性成像，测量脉搏波沿血管轴向的局部传播速度，获得血管 径向、圆周及轴向的H维力学特性；计算斑块部位多点血管壁剪切率随也动周期的变化曲 线；根据膨胀波形提取血管壁的扩张系数、顺应系数W及硬度指数表征血管硬化程度的参 数，具体步骤为：
[0011] (1)设计多波束聚焦波与超快速平面波交替发射序列：根据线阵换能器的阵元的 个数及尺寸，多波束聚焦波由四条间隔均匀的扫描线依次发射构成，每根扫描线由32个阵 元聚焦发射，扫描线声束方向与血管内血流方向垂直；超快速平面波由超声探头128个阵 元无聚焦无延时发射构成；多波束聚焦波与超快速平面波交替发射序列由四条聚焦波依次 发射完成后发射一次平面波实现；利用延时叠加法交替获得的平面波与聚焦波的射频回波 数据，分别用于血管和斑块H维力学特性的检测W及血管壁剪切率的测量；
[0012] (2)选用交替接收的平面波数据，用于计算血管和斑块沿径向、圆周及轴向的H 维力学特性：首先，利用自相关方法计算平面波射频数据的自相关系数用于区分血液和周 围组织；之后，对血液区域乘W校正系数，使两区域超声射频数据的幅度相近，实现血管腔 内回波幅度变换；使用幅度变换后的射频数据，利用归一化互相关的方法计算二维位移场； 采用阔值判别方法判断位移场中较大值奇异点，对于奇异点处，增大纵向与横向窗长再次 计算，实现奇异值的去除；为了减小血管壁与血液交界区域不连续运动场的干扰，使用之前 计算得到的自相关系数去除位移场中的血液信息，之后利用二维最小二乘应变估计器估计 沿横向、轴向W及切向的应变，最后，通过矩阵变换来计算血管沿径向与圆周的弹性图像；
[0013] 手动选择参考峽第一条扫描线前后血管壁的信号，之后每峽数据每条扫描线均自 动选择该位置信号进行处理，利用互相关法计算每一根扫描线处相邻两峽之间血管前后壁 的运动波形，积分并相减得到血管壁的膨胀波形即血管内径变化曲线，确定该膨胀波形中 收缩期脚点所对应的时间，通过对每一根扫描线所在血管的位置与其膨胀波形收缩期脚点 的时间进行线性回归分析求取脉搏波沿血管轴向的局部传播速度，最终获取血管及斑块沿 血管轴向的力学特性；
[0014] (3)选用步骤（2)中计算的一个也动周期的相邻峽之间的二维位移场与径向弹 性图像，手动选取感兴趣区域，计算该区域位移与应变的均值，并按时间绘制成曲线，即渐 进位移与应变曲线；测量渐进位移与应变曲线的峰峰值用于表征血管与斑块在也脏快速收 缩期的瞬时最大位移与应变；之后对渐进位移与应变曲线进行积分得到累加位移与应变曲 线，测量其峰值，用于表征血管与斑块在一个也动周期的最大位移与形变；
[0015] (4)选用步骤（2)中计算的血管壁的膨胀波形，记录的臂部收缩压与舒张压按照 式（7)计算颈部血管压力波形P(t)，之后，按照式（9)分别计算血管的顺应系数（CC)、扩张 系数值C) W及硬度指数（目）；
[酬
【权利要求】
1.血管与斑块的三维力学特性及组织特性成像检测方法，其特征在于，包括以下步 骤： 步骤一、使用多波束聚焦波与超快速平面波交替发射序列，从颈动脉血管与斑块的径 向与圆周方向进行弹性成像，求取脉搏波沿血管轴向的局部传播速度，获得血管径向、圆周 及轴向的三维力学特性；计算斑块部位多点血管壁剪切率随心动周期的变化曲线；根据膨 胀波形提取血管壁的扩张系数、顺应系数以及硬度指数表征血管硬化程度的参数； 步骤二、使用Nakagami分布模型估计血管及斑块回波包络的概率密度分布曲线并使 用由粗到精的M参量成像方法估计Nakagami模型中形状参数M的大小并成像，用于斑块中 内部成分的组织定征； 步骤三、在B超图像的血管壁周围选取感兴趣区域，利用梯度及模糊C均值聚类对血管 内-中膜以及中-外膜进行初始提取，之后经分段哈夫变换与GVF-Snake活动轮廓模型最 终实现血管及斑块内中膜厚度的半自动测量； 步骤一所述的使用多波束聚焦波与超快速平面波交替发射序列，从颈动脉血管与斑块 的径向与圆周方向进行弹性成像，测量脉搏波沿血管轴向的局部传播速度，获得血管径向、 圆周及轴向的三维力学特性；计算斑块部位多点血管壁剪切率随心动周期的变化曲线；根 据膨胀波形提取血管壁的扩张系数、顺应系数以及硬度指数表征血管硬化程度的参数，具 体步骤为： (1) 设计多波束聚焦波与超快速平面波交替发射序列：根据线阵换能器的阵元的个数 及尺寸，多波束聚焦波由四条间隔均匀的扫描线依次发射构成，每根扫描线由32个阵元聚 焦发射，扫描线声束方向与血管内血流方向垂直；超快速平面波由超声探头128个阵元无 聚焦无延时发射构成；多波束聚焦波与超快速平面波交替发射序列由四条聚焦波依次发射 完成后发射一次平面波实现；利用延时叠加法交替获得的平面波与聚焦波的射频回波数 据，分别用于血管和斑块三维力学特性的检测以及血管壁剪切率的测量； (2) 选用交替接收的平面波数据，用于计算血管和斑块沿径向、圆周及轴向的三维力学 特性：首先，利用自相关方法计算平面波射频数据的自相关系数用于区分血液和周围组织； 之后，对血液区域乘以校正系数，使两区域超声射频数据的幅度相近，实现血管腔内回波幅 度变换；使用幅度变换后的射频数据，利用归一化互相关的方法计算二维位移场；采用阈 值判别方法判断位移场中较大值奇异点，对于奇异点处，增大纵向与横向窗长再次计算，实 现奇异值的去除；为了减小血管壁与血液交界区域不连续运动场的干扰，使用之前计算得 到的自相关系数去除位移场中的血液信息，之后利用二维最小二乘应变估计器估计沿横 向、轴向以及切向的应变，最后，通过矩阵变换来计算血管沿径向与圆周的弹性图像； 手动选择参考帧第一条扫描线前后血管壁的信号，之后每帧数据每条扫描线均自动选 择该位置信号进行处理，利用互相关法计算每一根扫描线处相邻两帧之间血管前后壁的运 动波形，积分并相减得到血管壁的膨胀波形即血管内径变化曲线，确定该膨胀波形中收缩 期脚点所对应的时间，通过对每一根扫描线所在血管的位置与其膨胀波形收缩期脚点的时 间进行线性回归分析求取脉搏波沿血管轴向的局部传播速度，最终获取血管及斑块沿血管 轴向的力学特性； (3) 选用步骤（2)中计算的一个心动周期的相邻帧之间的二维位移场与径向弹性图 像，手动选取感兴趣区域，计算该区域位移与应变的均值，并按时间绘制成曲线，即渐进位 移与应变曲线；测量渐进位移与应变曲线的峰峰值用于表征血管与斑块在心脏快速收缩期 的瞬时最大位移与应变；之后对渐进位移与应变曲线进行积分得到累加位移与应变曲线， 测量其峰值，用于表征血管与斑块在一个心动周期的最大位移与形变； (4) 选用步骤（2)中计算的血管壁的膨胀波形，记录的臂部收缩压与舒张压按照式（7) 计算颈部血管压力波形p(t)，之后，按照式（9)分别计算血管的顺应系数（CC)、扩张系数 0C)以及硬度指数（3);
其中，Ps是收缩期臂部血压，Pd是舒张期臂部血压，A(t)是根据膨胀波形计算的颈动脉 血管横截面积变化波形，As是收缩期血管横截面积，Ad是舒张期血管横截面积；将计算得到 的P(t)按照下式（8)迭代得到优化的a值：
其中，
，将优化后的a值带入（7)式重 复上述过程，直到罗cu与'之间的差异小于〇. 〇1 ; 分别使用颈动脉的膨胀波形与血压波形计算收缩期与舒张期的血管横截面变化AA、 内径变化Ad与血压变化AP，按照式（9)分别计算血管的顺应系数CC、扩张系数DC与硬 度指数0，其中dd是舒张期血管内径； 顺应系数
扩张系数
(5) 利用横向脉冲多普勒技术，选用交替接收到的多个聚焦波束信号，经正交解调、低 通滤波、壁滤波、加窗及FFT变换后得到横向多普勒谱；由式（10)计算多普勒谱频宽所对应 的流速;根据不同深度所测的流速绘制血管剖面的分布曲线，血管壁剪切率由流速剖面 对血管壁位置求导得到；之后，绘制血管壁剪切率随时间的变化曲线；
其中，Wi与W2分别为发射与接收孔径、F为焦点深度，Bd为横向多普勒谱宽，&为换能 器实际工作频率，c为声速； 步骤二所述的使用Nakagami分布模型估计血管及斑块回波包络的概率密度分布曲线 并使用由粗到精M参量成像方法估计Nakagami模型中形状参数M的大小并成像，用于斑块 中内部成分的组织定征，具体步骤为： (1) 利用希尔伯特变换对射频数据取包络，将包络检波之后的数据通过降2采样进行 金字塔分层，其中第零层为最底层，第三层为最高层； (2) 从金字塔最高层开始，使用式（11)中二阶导逼近的方法，计算每个窗长内回波包 络数据的M值作为其中心点的值，通过滑动窗长计算该层的M参量图像，其中窗长尺寸为三 个脉冲长度：
式中，y =ln(i!2/G)，为窗长内信号的二阶矩，G= (n,KT，N为窗长内包含的 数据点数，X为每个数据点的回波包络值；之后，使用作为式（12)递归迭代的初始值，进 一步计算该层的M参量图像：
(3) 将第三层计算得到的M参量图像按照第二层图像的尺寸进行插值作为第二层递归 迭代的初始值，使用公式（12)计算该层的M参量图像；之后，重复步骤三逐层向下直到最底 层得到最终的M参量图像； (4) 在回波包络图像中选择感兴趣血管斑块区域，绘制该区域回波包络的概率分布曲 线，使用Nakagami模型拟合该概率分布曲线并记录感兴趣区域的M参量； 步骤三所述在B超图像的血管壁周围选取感兴趣区域，通过梯度及模糊C均值聚类对 血管内-中膜以及中-外膜进行初始提取，之后经分段Hough变换与GVF-Snake活动轮廓 生长最终实现血管及斑块内中膜厚度的半自动测量；具体步骤为： (1) 图像预处理：在颈总动脉CCA的B超图像上手动选取包含血管腔、血管壁及部分周 围组织的感兴趣区域R0I;利用非线性各项异性扩散滤波器去除感兴趣区域R0I的散斑噪 声； (2) 计算感兴趣区域内图像梯度，根据内膜梯度阈值寻找内膜边界所在位置，作为初始 内-中膜边界线；将初步搜索到的内-中膜边界划分为若干个连通域线段，若某一连通域的 起始点距前一连通域终点的纵向距离较大，则去除该连通域线段，实现轮廓线的修正；将修 正过的轮廓线分成若干段，对每段内轮廓线离散点应用Hough变换检测直线，将各段检测 的直线插值连接成完整的一条轮廓线，作为内-中膜边界线； (3) 利用模糊C均值聚类方法将血管壁区域划分为三个灰度级的区域块，灰色区域与 白色区域相交的边界即为初始中-外膜轮廓线；将初步搜索到的中-外膜轮廓线分为若干 个连通域，若某一连通域的起始点距前一连通域终点的纵向距离较大，则去除该连通域线 段；将修正过的轮廓线分成若干段，每段内轮廓线离散点应用Hough变换检测直线，将各段 检测的直线插值连接成完整的一条轮廓线，作为中-外膜边界线； (4) 利用参数活动轮廓GVF-snake模型在保持曲线平滑性和连续性的基础上，根据图 像梯度力进一步演变上述步骤（2)和步骤（3)分别得到的内-中膜以及中-外膜轮廓曲线， 使之收敛于真实的边界位置；每次迭代时轮廓线上单个离散点下一时刻位置是由该点以及 其前后四个点的位置决定；每次迭代后，轮廓线的前后端点位置由轮廓曲线的中间点位置 线性外插进行修正，再将修正后的轮廓曲线进入下次迭代，迭代一定次数后停止，从而获得 最终的内-中膜以及中-外膜轮廓曲线； (5) 测量内-中膜以及中-外膜两条轮廓线上各离散点之间的距离，求内中膜的平均厚 度，最小厚度以及最大厚度参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述校正系数的求取方法是：分别在原始 超声射频数据中的血液和周围组织部分取大小相同的矩形区域，求取相应的均值比，即为 校正系数。
【文档编号】A61B8/00GK104398271SQ201410649257
【公开日】2015年3月11日 申请日期:2014年11月14日 优先权日:2014年11月14日
【发明者】万明习, 万锦锦, 胡咪咪, 宗瑜瑾, 何方莉, 张宇 申请人:西安交通大学