心脏超声应变成像方法、系统及存储介质与流程

本发明涉及心脏超声，尤其涉及一种心脏超声应变成像方法、系统及存储介质。

背景技术：

1、心脏超声应变成像能够用于评估心肌收缩功能，为心脏疾病的早期诊断提供临床依据。目前商用超声系统上的心肌应变成像功能大部分是通过对传统聚焦超声形成的b模式图像进行斑点追踪或配准实现的，其主要局限性在于聚焦超声成像帧频较低，通常在50hz左右，无法捕捉微小的心肌运动和快速的心脏事件。尤其是在负荷心脏超声成像时，由于增加的心率导致心脏快速搏动，进一步使得基于传统聚焦超声的心肌应变成像难以提供丰富全面的临床指标。近年来，基于高帧率扩散波相干复合的心脏超声成像技术成为医学超声领域的研究热点，通过获取数倍于传统聚焦超声成像帧频的射频回波信号(>250hz)，利用沿波束方向丰富的信号相位信息，能够在原理上取得比基于聚焦超声图像更准确的心肌位移和应变估计结果，以及更高的时间分辨率。

2、然而在实际成像过程中，扩散波的回波信号中包含多帧射频信号，每帧射频信号中心肌位置在时间维度产生位移时由于高帧率原因位移估计次数变多，从而导致位移估计的累积误差变多。因此，如何提高心脏超声应变成像的准确性和鲁棒性是一大难题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种心脏超声应变成像方法、系统及存储介质，以解决现有技术中，扩散波高帧率产生多帧射频信号估计心肌位移时相邻帧之间的误差会累积变多，最终导致位移估计准确性降低的问题。

2、为实现上述发明目的之一，本发明一实施方式提供一种心脏超声应变成像方法，所述方法包括：发射控制信号，获得第一图像和第二图像以及位于所述第一图像和所述第二图像之间的多帧射频信号，所述控制信号用于指示交替发射聚焦波和扩散波；

3、获得所述第一图像和所述第二图像中的目标心肌点位置；

4、采用块匹配方法估计相邻两帧射频信号间的心肌位移，基于第一帧射频信号中对应于所述第一图像的目标心肌点位置，根据每一帧的心肌位移估计最后一帧射频信号中的目标心肌点位置；

5、计算最后一帧射频信号中的目标心肌点位置和第二图像中目标心肌点位置的偏差距离，将所述偏差距离修正至每一帧射频信号中获得每一帧射频信号中的所述目标心肌点的真实位置；

6、根据射频信号中的所述目标心肌点的真实位置计算心肌应变。

7、作为本发明的进一步改进，所述方法还包括：获得所述第一图像和所述第二图像中的目标心肌点位置具体包括：

8、采用u-net深度学习的神经网络分割并获取所述第一图像和所述第二图像中的心肌内膜和心肌外膜的轮廓点；

9、在心肌内膜和心肌外膜之间间隔插值，以获得所述第一图像和所述第二图像中的目标心肌点位置。

10、作为本发明的进一步改进，所述方法还包括：获得所述第一图像和所述第二图像中的目标心肌点位置还包括：

11、基于非线性点匹配方法，在所述第二图像中心肌内膜和心肌外膜的轮廓点中找到与所述第一图像中心肌内膜和心肌外膜的轮廓点对应的点。

12、作为本发明的进一步改进，所述方法还包括：还包括通过奇异值分解法对每个所述射频信号滤波处理：

13、获取所述射频信号并按照多个射频信号之间的时序维度形成三维的时空矩阵；

14、将所述时空矩阵中表征每个射频信号分解成n个大小相同的子块，其中相邻子块之间具有重叠的元素；

15、将每个子块列向量化并将每一帧中对应的子块组合以使三维时空矩阵形成多个对应的二维子矩阵；

16、将二维子矩阵奇异值分解，根据预设阈值更新所述二维子矩阵中的奇异值并重构二维子矩阵。

17、作为本发明的进一步改进，所述方法还包括：所述将二维子矩阵奇异值分解的具体算法是：

18、s＝u·σ·vh；

19、其中，s为二维子矩阵，σ为包含奇异值的对角矩阵，u和v的每一列分别对应s的空间和时间奇异向量，vh是v的转置矩阵。

20、作为本发明的进一步改进，所述方法还包括：将二维子矩阵奇异值分解，根据预设阈值更新所述二维子矩阵中的奇异值并重构二维子矩阵具体包括：

21、预设第一阈值和第二阈值，所述第一阈值小于第二阈值；

22、获取分解后的二维子矩阵中的奇异值，根据奇异值在矩阵中的位置标记所述奇异值的位数，将奇异值的位数与第一阈值和第二阈值对比，若奇异值的位数小于第一阈值，则将该奇异值置0；若奇异值的位数大于第二阈值，则将该奇异值置0；

23、根据新的奇异值重新构建二维子矩阵：

24、sf＝u·σf·vh；

25、其中，σf为包含更新后的奇异值的对角矩阵，sf为重新构建后的二维子矩阵。

26、作为本发明的进一步改进，所述方法还包括：将二维子矩阵中的列向量矩阵化以使得每个滤波处理后的二维子矩阵的每一列变换为对应的子块；

27、遍历n个子块，获取每个子块之间重叠元素表征的信号，计算滤波后的射频信号：滤波后的射频信号＝滤波后的重叠射频信号之和/重叠次数。

28、作为本发明的进一步改进，所述方法还包括：所述心肌位移包括估计横向心肌位移和轴向心肌位移：

29、采用块匹配方法获取相邻帧射频信号间的轴向心肌位移；

30、预设取帧数量m＝1并在多帧射频信号中任取一帧射频信号i，计算该帧射频信号前后序列各m帧的累积轴向心肌位移cvrff(i,m)；

31、计算所述累积轴向心肌位移沿轴向的梯度dcvrff(i,m)/dy，并与预设的第三阈值进行对比，若小于第三阈值，则m取值加1后更新累积轴向心肌位移cvrff(i,m)；若大于第三阈值，则利用累积轴向心肌位移cvrff(i,m)补偿第i+m帧的射频信号中的轴向位移量；

32、采用块匹配方法计算第i+m帧的射频信号相对于第i-m帧的射频信号的横向心肌位移作为相邻帧射频信号中的横向心肌位移。

33、作为本发明的进一步改进，所述方法还包括：建立直角坐标系；

34、获取相邻射频信号之间的横向心肌位移信息和轴向心肌位移信息，并通过扫描变换技术在所述直角坐标系中生成所述横向心肌位移信息和所述轴向心肌位移信息；

35、通过坐标转换生成关于所述横向心肌位移信息和所述轴向心肌位移信息的水平位移信息和竖直位移信息；

36、根据相邻射频信号之间的水平位移信息和竖直位移信息在所述直角坐标系中生成每一帧射频信号中目标心肌点的位置。

37、作为本发明的进一步改进，所述方法还包括：在所述直角坐标系中基于所述第一图像的目标心肌点位置和每一帧射频信号中目标心肌点的水平位移信息和竖直位移信息，演化获得目标心肌点的位置运动路线。

38、作为本发明的进一步改进，所述方法还包括：所述计算最后一帧射频信号中的目标心肌点位置和第二图像中目标心肌点位置的偏差距离包括：

39、根据最后一帧射频信号中的目标心肌点位置计算得到最后一帧射频信号中的心肌内、外膜轮廓；

40、计算最后一帧射频信号中的心肌内、外膜轮廓与所述第二图像中的心肌内、外膜轮廓之间的偏差距离；

41、根据最后一帧射频信号和第二图像心肌内外膜轮廓的偏差距离，插值计算得到最后一帧射频信号和第二图像中目标心肌点的偏差距离。

42、作为本发明的进一步改进，所述方法还包括：所述将所述偏差距离修正至每一帧射频信号中获得每一帧射频信号中的所述目标心肌点的真实位置具体包括：

43、根据射频信号的帧数将所述偏差距离按时间累积比例分配至每一帧射频信号中以获得每一帧的偏差大小；

44、基于每一帧射频信号估计的心肌位移，计算真实心肌位移；

45、基于第一帧射频信号中对应于所述第一图像的目标心肌点位置，按时序依次计算后一帧射频信号中的目标心肌点真实位置。

46、作为本发明的进一步改进，所述方法还包括：所述根据射频信号中的所述目标心肌点的真实位置计算心肌应变具体包括：

47、根据射频信号中的所述目标心肌点的真实位置计算心肌轮廓的节段长度l(i)；

48、计算第一帧射频信号中算心肌轮廓在的长度l(1)；

49、心肌应变计算具体是：

50、

51、其中，i表示指定帧的射频信号，1表示第一帧，l是节段心肌轮廓长度或整体心肌轮廓长度，ε是节段心肌应变或整体心肌应变。

52、本发明还提供一种心脏超声应变成像系统，包括超声探头、存储器和处理器，所述系统还包括：

53、所述超声探头用于发射聚焦波和扩散波；

54、所述存储器中存储可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器上执行程序时实现如上任意一项所述心脏超声应变成像方法中的步骤。

55、本发明还提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任意一项所述心脏超声应变成像方法中的步骤。

56、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：利用聚焦波产生的第一图像和第二图像提供准确的心肌内外膜轮廓位置，可以用于后续约束高帧率扩散波的射频信号的位移估计结果；修正高帧率心脏超声帧间位移估计造成的累积误差，根据每帧射频信号之间的时间间隔相同的属性，将累积误差平均到每一帧的射频信号中，从而可以计算得到每一帧射频信号中心肌的真实位置，进一步提高心肌运动估计的准确性。