超声图像处理系统
超声成像结构
超声成像结构
超声成像结构是指超声成像设备的基本组成部分。
主要包括以下几个部分：
1. 超声发射器和接收器：超声发射器是用来产生超声波的装置，通常采用压电材料制成。
超声接收器用于接收超声波的回波信号。
2. 驱动电源和控制后台：驱动电源负责为超声发射器提供所需的电源信号，控制后台用于控制超声成像设备的工作模式和参数设置。
3. 超声探头：超声探头是将超声波送入人体或物体内部，并接收回波信号的装置。
它通常由超声发射器、接收器和成像阵列等组成。
4. 信号采集和处理系统：信号采集系统用于接收来自超声接收器的回波信号，并将其转换为数字信号。
信号处理系统对采集到的信号进行滤波、增益调节、补偿等处理，以获得清晰的图像。
5. 显示器和图像处理系统：显示器用于显示采集到的超声图像，图像处理系统可对图像进行放大、旋转、测量等操作，以便医生更好地观察和分析。
以上是超声成像设备的基本结构，不同型号的超声成像设备在
结构和功能上可能会有所差异，但基本原理和组成部分大致相同。
超声内镜处理系统技术参数
画中画功能
内镜/超声图像切换，并可根据医生的习惯进行灵活地设定。
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图像存储格式
JPEG, TIFF, DICOM
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视频存储格式
DICOM、AVI
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图像存储设备
内部、USB等外部存储器或DICOM网络存储设备、FTP服务器
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焦点预设
最多2个
20
焦点设置
焦点位置可调、数量可调
21
PW模式
具备
22
THI模式
THI-R、THI-P
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CH模式
CHB
24
CHI
CH-B、CH-Doppler
25
ELST模式
具备
*26
穿刺引导线功能
具备
*27
声速补正功能
具备
26
双画面对比显示
动态VS静态；动态VS动态
*27
超声处理系统与内镜处理系统为一体化设计，同一个厂家生产，方便售后服务，需要提供同一品牌的超声探头
超声内镜处理系统技术参数
（一）全数字化超声处理器：（1台）
*1
扫描模式
B模式、M模式、组织谐波THI（2种）模式、复合谐波CH模式、造影谐波CHI模式、弹性成像ELST模式、包括彩色多普勒CD、能量多普勒PD模式、脉冲波多普勒PW模式
2
视频输出
①数字输出端子：DVI（数字）、HD-SDI*2
②模拟信号端子：DVI（数字/模拟）、video，S video，RGB TV
3
视频输入端子
DVI
4
扫描方式
电子扫描
5
超声波中心频率
5～12MHz(5MHz、7.5MHz、10MHz、12MHz)宽频扫描
基于卷积神经网络的超声成像系统图像质量提升
基于卷积神经网络的超声成像系统图像质量提升一、超声成像系统概述超声成像系统是一种利用超声波在人体内部反射和散射的特性，通过计算机处理生成图像的医学成像技术。
它具有无创、实时、安全和成本效益高的特点，广泛应用于临床诊断和治疗监测。
超声成像系统的核心部件包括超声探头、信号处理单元和图像显示设备。
超声探头负责发射和接收超声波，信号处理单元负责对接收的信号进行处理，图像显示设备则将处理后的信号转化为可视化的图像。
1.1 超声成像系统的工作原理超声成像系统通过探头发射高频超声波脉冲，当这些脉冲在人体组织中传播时，会遇到不同的界面并产生反射和散射。
反射回来的超声波被探头接收，并转换成电信号。
这些电信号随后被信号处理单元放大、滤波和数字化，最终通过特定的算法重建出图像。
1.2 超声成像系统的应用场景超声成像系统在医学领域的应用非常广泛，包括但不限于以下场景：- 产科：用于观察胎儿的发育情况，评估胎儿的健康状况。
- 心血管：用于检查心脏结构和功能，评估血流情况。
- 腹部：用于检查肝脏、胆囊、胰腺、肾脏等腹部器官的形态和功能。
- 肌肉骨骼：用于评估肌肉、肌腱、韧带和关节的状况。
二、超声成像系统图像质量的挑战尽管超声成像系统具有许多优点，但其图像质量仍然面临一些挑战。
这些挑战主要包括图像的对比度、分辨率、噪声和伪影等方面。
2.1 图像对比度问题超声成像系统的图像对比度是指图像中不同组织之间亮度的差异。
对比度不足会导致图像中的组织边界不清晰，影响诊断的准确性。
2.2 图像分辨率问题分辨率是指成像系统能够区分相邻两点的最小距离。
超声成像系统的分辨率受限于探头的性能和信号处理技术，低分辨率可能导致微小病变的漏诊。
2.3 图像噪声问题图像噪声是指图像中随机出现的亮度波动，它会影响图像的清晰度和诊断的准确性。
超声成像系统在处理微弱信号时容易产生噪声。
2.4 图像伪影问题伪影是指在超声图像中出现的非组织结构的图像特征，它们可能由探头的移动、患者体位的变化或组织内部的反射和散射引起。
超声中的信号处理
超声中的信号处理引言超声成像是一种非破坏性检测方法，主要用于观察物体的内部结构。
在超声成像过程中，超声波经过物体后会返回探头，并通过信号处理来生成图像。
这个过程涉及多种信号处理技术，本文将介绍超声中的信号处理。
超声信号的获取超声成像系统主要由超声发射器、接收器和信号处理器组成。
超声信号的获取首先是由超声发射器发出一束超声波，该波束穿透被测物体并被接收器接收。
接收到的信号包含了被测物体内部的信息，需要经过信号处理以提取有效信息。
超声信号的预处理超声信号常常会受到噪声的干扰，因此需要进行预处理以去除噪声和增强信号的质量。
常用的预处理方法包括：1.滤波：常用的滤波方法有低通滤波和高通滤波。
低通滤波可以去除高频噪声，高通滤波可以去除低频噪声。
2.增强：通过增加信号的幅度或对比度，可以增强信号的可视化效果。
常用的增强方法包括谱平滑、对比度增强和空间滤波。
超声信号的解调超声信号的解调是将接收到的模拟信号转换为数字信号的过程。
常用的解调方法有：1.采样：将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
采样频率的选取应满足奈奎斯特定理。
2.量化：将连续的信号幅度转换为离散的数值。
通常采用均匀量化或非均匀量化方法。
3.编码：将量化后的数字信号转换为编码形式，便于存储和传输。
超声图像的生成在超声信号解调之后，还需要通过信号处理来生成超声图像。
常见的超声图像生成方法有：1.B模式超声成像：通过测量超声回波的幅度来生成图像，用于观察被测物体的内部结构。
2.M模式超声成像：通过测量超声回波的时间来生成图像，用于观察被测物体的运动情况。
3.Doppler超声成像：通过测量超声回波的频率变化来生成图像，用于观察被测物体的血流情况。
超声信号处理的应用超声信号处理在医学、工业和科学研究等领域具有广泛的应用。
以下是一些常见的应用：1.医学诊断：超声成像在医学诊断中常用于观察人体内部器官的结构和异常情况，如肿瘤和血管疾病等。
2.无损检测：超声成像在工业领域常用于无损检测材料的内部缺陷，如裂纹和气泡等。
学校超声信息管理系统建设方案
学校超声信息管理系统建设方案背景现代学校超声医学诊断的发展导致了超声信息的大量积累，需要一个高效的信息管理系统来存储、处理和分析这些数据。
该系统将提供快速、准确和安全的信息交流和存储，提高学校超声医学诊断的效率和质量。
目标本方案的目标是设计和建设一套学校超声信息管理系统，以提高超声医学诊断的效率和质量。
具体目标如下：1. 存储：将超声信息数据统一存储和管理，确保数据安全和完整性。
2. 处理：提供超声图像处理和分析功能，以辅助医生进行准确诊断。
3. 集成：将超声信息管理系统与其他医学信息系统集成，实现信息共享和交流。
4. 安全：保护超声信息的隐私和安全，只授权医生和相关人员访问和修改数据。
方案数据存储采用云存储技术，将超声信息数据存储在可扩展且安全的云服务器上。
数据存储方案应满足以下要求：- 高可用性：确保数据随时可访问，避免数据丢失或损坏。
- 安全性：通过数据加密和访问控制机制，保护超声信息的隐私和安全。
- 扩展性：支持按需扩展存储容量，以适应信息量的增长。
数据处理通过开发超声图像处理和分析算法，提供以下功能：- 超声图像增强：改善超声图像质量，增加细节和对比度。
- 超声图像分割：将图像分割为不同的组织和结构，方便医生进行准确诊断。
- 超声图像特征提取：提取图像特征，辅助医生判断和分类病变。
系统集成将学校超声信息管理系统与其他医学信息系统进行集成，实现信息共享和交流。
具体集成方式包括：- HIS系统集成：将学校超声信息管理系统与医院信息系统（HIS）集成，实现患者信息的统一管理。
- PACS系统集成：将学校超声信息管理系统与影像存储与传输系统（PACS）集成，方便医生查看和分享超声图像。
安全保护为了保护超声信息的隐私和安全，需要实施以下措施：- 访问控制：通过用户身份认证和权限管理，限制只有医生和相关人员能够访问和修改超声信息数据。
- 数据加密：对超声信息数据进行加密处理，保证数据在传输和存储过程中的安全性。
基于fpga控制的超声信号采集处理系统和方法与流程
基于fpga控制的超声信号采集处理系统和方法与流程
基于FPGA控制的超声信号采集处理系统和方法，其流程包括：
1.采集来自超声传感器的超声信号，并将其放大、转换和高速缓存。
2.采用数字波束合成器对多通道超声回波信号进行波束合成，并对
不同通道信号进行延时，使同一点的信号同相相加，同时对多个通道的回波信号进行空间域上的加窗，类似匹配滤波，以提高信号的信噪比。
3.对合成后的超声视频信号做一个帧相关的预处理，即图像帧与帧
之间对应象素灰度上的平滑处理。
4.采用FPGA实现读写控制时，为了避免同时对一个帧存进行读写
操作，需要设置读写互斥锁进行存储器状态切换。
以上是基于FPGA控制的超声信号采集处理系统和方法的主要步骤。
超声系统的组成
超声系统的组成超声系统是一种利用超声波进行医学诊断的仪器。
它主要由超声发生器、超声探头、超声显像系统和显示器等组成。
1. 超声发生器超声发生器是超声系统的核心部件之一。
它通过高频振荡产生超声波，并将其传送到超声探头中。
超声发生器通常由发生器、放大器和控制器三部分组成。
发生器产生高频电信号，放大器将电信号转化为高频电能，控制器对发生器和放大器进行调节和控制。
2. 超声探头超声探头是将电能转化为超声波能量的装置。
它通常由压电晶体、探头壳体和导线组成。
压电晶体是超声探头的核心部件，它能够将电信号转化为超声波信号，并将其发射到被检查的部位。
探头壳体起到保护和导向超声波的作用，导线将超声信号传输到超声显像系统中。
3. 超声显像系统超声显像系统是将接收到的超声波信号转化为图像的设备。
它由接收器、信号处理器、显示器和操作控制器等部分组成。
接收器接收到超声波信号后将其转化为电信号，并传输给信号处理器进行处理。
信号处理器对电信号进行滤波、放大和数字化等处理，然后将处理后的信号传输给显示器进行图像显示。
操作控制器用于控制超声显像系统的参数和功能。
4. 显示器显示器是将超声图像显示出来的设备。
它通常采用液晶显示器或荧光屏显示器。
超声显像系统将处理后的图像信号传输给显示器，显示器将图像信号转化为可见的图像，供医生进行观察和分析。
超声系统的工作原理是利用超声波在人体组织中的传播和反射特性。
当超声波通过人体组织时，会与组织中的不同结构发生反射、散射和吸收等现象。
超声探头将发射的超声波接收到的反射信号转化为电信号，并传输给超声显像系统进行处理和显示。
超声系统的应用十分广泛。
在临床医学中，超声系统常用于检查人体各个器官和组织的形态、结构和功能。
它可以用于检测胎儿发育情况、观察心脏和血管的功能、诊断肿瘤以及引导手术等。
由于超声波对人体无辐射、无创伤，且成本较低，因此在医学领域得到广泛应用。
总结起来，超声系统的组成包括超声发生器、超声探头、超声显像系统和显示器。
超声数据采集与处理技术
超声数据采集与处理技术一、前言超声技术具有无创、高分辨率、实时性等优点，被广泛应用于医学影像、工业检测等领域。
有效的超声数据采集和处理技术对于保证超声成像质量、提高诊断精度具有重要作用。
本文将介绍超声数据采集和处理的相关技术和方法。
二、超声数据采集技术超声成像仪通过探头发射超声波，将超声波反射回来的信号转化为电信号，再经过处理形成超声图像。
数据采集是获得电信号的过程，主要包括两部分：探头和数据采集系统。
1.探头探头是超声成像仪用于传输超声波和接收反射信号的设备。
根据探头的结构形式，超声探头可分为线性探头、凸面探头、阵列探头、心脏探头等多种类型。
其中，阵列探头因其可控制的聚焦和波束方向、超声图像构建能力强而广泛应用。
2.数据采集系统超声数据采集系统主要由放大器、模拟/数字转换电路和控制逻辑构成。
放大器主要用于放大探头发出的超声信号；模拟/数字转换电路将模拟信号转化为数字信号；控制逻辑用于控制超声数据采集的开始和结束，以及参数控制等。
三、超声数据处理技术超声数据处理是根据采集到的原始数据，对信号进行滤波、增强、特征提取、图像构建等操作，得到清晰的超声图像，提高诊断精度。
超声数据处理技术主要包括以下几方面：1.滤波超声信号受到多种因素的影响，包括噪声、衰减、散射等。
为了提高信噪比和图像质量，需要对信号进行滤波处理。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波、中值滤波、自适应滤波等。
2.增强增强技术可以使得信号的边缘清晰、细节丰富，有利于分割和特征提取。
常用的增强方法包括直方图均衡化、小波变换、差分分析、拉普拉斯增强等。
3.特征提取超声图像中的特征包括回声强度、回声分布、回声形态等。
特征提取技术可以从图像中提取到目标物体的重要特征，有利于图像分割、分类、诊断等。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵法、灰度直方图法、小波变换等。
4.图像构建图像构建是将信号转化为可视化的超声图像的过程。
常用的构建方法包括B超成像、M型超声成像、彩色多普勒超声成像等。
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目前,超声图像诊断是与X线CT、同位素扫描、核磁共振等一样重要的医学图像诊断手段。
根据肝脏超声图像进行脂肪肝的诊断,是病变确诊的主要方法。
但是, 与CT和核磁共振等医学图像相比,超声图像的图像质量较差,目前的诊断以定性为主,受主观因素影响较大。
研究肝脏超声图像的纹理特征,以便获得量化参数, 并以此为依据进行病变的分类,为医生提供诊断依据,是非常必要的。
基于以上原因,本文结合肝脏超声图像的特点,以图像分割为基本手段,提取特征参数,对超声图像的临床诊断具有重要意义。
1系统简介
本系统利用B超机自带的图像输出接口与计算机相连,将采集到的图像送入图像处理软件,对图像进行实时处理,将得到的参数显示在电脑屏幕上,为医生的诊断提供参考。
2方法介绍
肝脏B超图像的纹理是由于不同的肝脏组织纤维不同,使其对超声脉冲的吸收、衰减、反射有差异,超声脉冲又相互作用而形成的。
因此,不同肝脏B超图像的纹理有明显不同,正常肝脏的肝实质回声呈稍低的细小光点,分布均匀,光点致密。
发生病变后,回声增强,光点稀疏。
所以光点的大小和密度就成为医生诊断的重要依据,所以对其进行量化,以此为肝脏超声图像的密度特征是十分必要的。
2.1超声图像预处理
在超声图像中,主要的噪声来自于散斑(speckle),他是由于声束在不均匀微细组织的散射所引起的干涉作用造成的,他在图像中表现为颗粒状,并不反映实际的组织结构,但却影响了图像的细节分辨能力。
这不利于图像的定量分析,因此需对图像中的散斑噪声进行抑制。
在噪声的抑制中,因为超声图像中的噪声是乘法性噪声,属于与图像信号相关的噪声,因此线性滤波在平滑噪声的同时也对图像的细节信息进行了抑制。
本文采用Loupas提出的适应性加权中值滤波来抑制超声图像的噪声。
由于散斑的回波信号遵循平均值正比于标准偏差的瑞利分布,而Loupas已证明通过适应性加权中值滤波对图像散斑进行处理时,图像的局部灰度平均值变得正比于局部的方差而不是标准偏差,所以选用局部灰度平均值与局部方差的比作为图像的特征。
2.2超声图像二值化
对于肝实质回声图像,经过预处理后,要进行二值化,二值化的关键是灰度阈值的计算。
适当的阈值就是既要尽可能地保存图像信息,又要尽可能地减少背景和噪声的干扰。
一般二值化阈值的计算方法有:对话式直方图法、松弛法、最大熵法、矩保持法和边界灰度门限法等。
本文采用最大方差比的阈值设定方法,该算法先统计出图像的灰度直方图,然后把直方图在某阈值处分成2组c1和c2,使如下所示的分离度η(T)为最大值的T即为最佳阈值。
(1)
式中σ2B(T)是类间方差;σ2W(T)是类内方差,可由式(4),(5)得到:
类间方差:
(2)
类内方差:
(3)
这里σ2B+σ2W=σ2T(σ2T为全局方差),w1和w2分别是类c1和c2的发生概率(标准化后的象素数),μ1和μ2以及σ21和σ22分别是类c1和c2的像素的灰度平均值和灰度方差。
2.3 颗粒图像中颗粒的提取
图像经二值化处理后,就是一些连通的黑色区域,本文通过贴标签法,对二值图像的每个不同的连接成分都进行不同的编号,所得到的图像成为标签图像,贴标签处理是计算连接成分大小,面积等属性中的必要处理手段,所得标签的最大值即为此超声图像亮点的量化值,由此实现了超声图像的量化处理。
3 结果
首先将采集到的所有超声图像存储在计算机上。
在所获取的B超图像中选定一个感兴趣区域ROI,将ROI区域取为30象素×30象素,用VC编程对其提取参数,并对结果进行了分析。
分别对正常肝脏和脂肪肝进行二值化的结果如图1所示。
可以看出,由于灰度值过于集中,二值化的结果不是十分理想,很多颗
粒发生了粘连,导致下一步分值标号的结果误差较大。
因此,首先要对超声图像进行边缘检测,经过各种方法的测试,发现对图像进行高斯拉普拉斯边缘检测时,可以看出颗粒被分割了出来。
对此图像进一步二值化后计算颗粒个数,得到如下统计结果:
当然,随着计算机技术及更多算法的出现,其量化处理将会更加细致。