超声Color Flow成像的介绍

本人同意他人对我的文章引用，但请在引用时注明出处，谢谢．作者：蒋志强

 在医疗超声的应用中，B-Mode全名Brightness Mode，其成像结果为灰度图用于反映身体组织结构，俗称B超或黑白超。除了B模式以外，C-Mode是另外一种常见的成像模式，C-Mode全称Color Flow Imaging Mode，C-Mode用于反映身体内血流分布（包括血流方向和流速大小），对于临床检查中C-Mode的意义显而易见。C-Mode可以帮助医生了解病人的血流分布，判定心血管类疾病。在通常情况下，C-Mode的血流信息与B-Mode组织结构信息同时显示，C模式覆盖在B模式上，就是最常见的BC-Mode.OK，废话说完了，下面介绍相关理论背景并编程实验。

C-Mode获得血流运动的信息的基础是多普勒原理，如下图所示

特定频率的声波发射以后碰到物体反射回来，如果声波接受者和物体之间存在相对运动，则原发射频率就会发生变化，这就是地球人都知道的多普勒效应，如果测出频率变化值，就可以反过来求得相对运动的速度。在医疗超声里的C-Mode获取血流运动的信息，也就是用的这个原理。欧拉，预备知识到此就够了。下面我们准备来算算血流。

 

从理论上来说，我们现在从信号的频率普上来计算频率变化，从而得知速度，如下面公式所示：

其实情况本来就这么简单，上面的P(w)表示频率为w的信号的功率强度，计算的结果是所收到信号的平均频率，因为探头发射的超声波不是单一频率，制造工艺做不到，实际上发射的超声信号是以某个频率为中心（即发射的中心频率）并覆盖一定频率范围。将收到信号的平均频率与探头中心发射相减就是频率的改变了。所指的接受信号是正交解调后的复信号，如果这部分内容不了解可以查看另一篇介绍文章《B超从RF信号到B-Mode图像的流程介绍》http://blog.csdn.net/gamer_gerald/archive/2007/12/11/1929219.aspx

但实际上直接向这样做是很讨厌的，因为直接做这样频谱上的计算，需要做FFT变换。像这样做是很恐怖的一件事，更别说是十几年前。原因如下：

1.FFT运算量过大，虽然DSP很擅长干这样的事，但每个点都这样做，即使是目前的DSP硬件运算水平也是很老火的；

2.FFT运算的点如果太少，在频谱上的频率精度就较低，所以每个位置的点不能太少，这进一步加大运算量；

3.由于原因2，所以如果我们在一个位置多给些点（比如64）来计算，则在同一位置需要打64次，所以你必须发射接收64组超声脉冲才能进行一次运算，即使你有非常强大的运算能力，所有FFT计算都在瞬间完成，那你也要等到打完64次超声脉冲才能生成结果，而超声在组织里传播的时间就是你系统帧速度的瓶颈。哪怕你是比巴菲特还有钱，比林志玲还漂亮，你也不让改变物理法则，也无法让声音的传播速度随意变化。

 

由于以上3大罪状，直接在频率谱上做血流速度计算，在工程上是不现实的。现在市面上的产品是用自相关计算来替代直接在功率谱上的频率计算。用自相关计算血流，首先不用做FFT，再者可以打很少的点。计算公式的改变，全是由于1985年IEEE TRANSACTION上一篇具有里程碑意义的论文<<Real-time Two-Dimensional Blood Flow Imaging Using an Autocorrelation Technique>> ，这是一个叫Kasai（发音好像小时候看的《克塞号》，“克塞前来拜访”哈哈哈）的日本人写的文章。虽然，对小日本映像不好，但必须承认Kasai这篇论文对超声的贡献具有划时代的意义。有了这个理论，Colow Flow才可以做到实时的应用。

 

先简单提一下这篇论文做的事：

1.通过数学推导，将血流运动频谱的计算转化为了自相关运算结果的相位角，并且这样的表达形式的变化在数学上是等价的，从而血流运动不需要进行FFT！

2.在同一位置不用打很多次，然后在那里傻等；

3.在Kasai的数学推导中，随带推导了判定组织血流的参数，方差和强度的表达

 

OK，有了Kasai(克塞)的贡献，现在我们来用Kasai的方式来计算血流，下面是我在Matlab上编程的结果：

 

第一副是相应的B模式图像，效果很差，这是由于我偷了懒直接拿C模式信号来做B模式图像，C模式信号与B模式信号有很大不同，这是概述性的文章，就不细说了，至少可以看到背景中有个管状物，那是体模中间的一个水管，用于模拟人体血管，水管中有水流动，用于模拟血流。第2幅图是直接使用Kasai方式计算血流速度的结果显示，可以看到沿着右上至左下方向的蓝色血流，蓝色表示远离探头方向运动。但是结果不是很好，有不少错误，而且断断续续，那是因为根据Kasai理论直接进行一次运算就可以了。下面我们试试多次信号拿来计算的情况，程序结果如下

相比一次的结果，把一个位置多次信号进行多次计算结果后，错误减少不少，血流也更加连贯，这里我们虽然不是为了做FFT多打几次，但是多打几次是必要的，毕竟理论和实际还不能划等号。组织运动小，血流运动大，所以信号强度大，可以对运动小的信号进行压制，这就是所谓的壁滤波器，下面再加上壁滤波，程序结果如下：

压制组织信号强度以后，血流部分连续性和错误减少了不少。在BC模式下，需要对组织和血流进行区分，对于组织部分使用B模式信号显示，血流部分使用C模式的结果显示。根据Kasai的理论推导，可以直接用信号强度和方差来区分，设置门限值。下面是直接使用这样的方法的程序结果

在实际应用中，往往还会对血流结果作后处理，以保证更好更连续饱满的血流，但C模式血流成像的基本原理是一样的。更进一步，在血流计算时，对Kasai基本理论的一些改进会让效果更好，这方面有相当多的论文，还有壁滤波器的设计也是非常关键的，另外组织血流鉴定为了取得更好的效果，还会使用更精确的区分方式，这方面也是有很多人研究和论文发表，例如模糊逻辑等方式。毕竟Kasai的方法是20多年前的了，但目前市面的C模式成像机理都基于Kasai的方式。

 

斗转星移，话说21世纪（若干废话隐去），完全脱离Kasai理论的血流成像方式也已经出现，血流成像的技术将会有更大进步，特别是如今倡导和谐社会，超声血流成像的发展也将越来越和谐。

 

欧拉，这次超声血流成像的概要介绍结束。