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[導讀]超聲診斷儀對分辨率和實時性的較高要求,使得采用DSP算法成為提高儀器整體性能的關(guān)鍵。結(jié)合超聲診斷儀圖像形成原理,研究實現(xiàn)了圖像幾何變換的多種算法,并通過搭建DSP模型進行仿真,對運算量等可行性指標開展比對分析。優(yōu)選出R-Theta算法,使圖像實時性和分辨率得到有效的保證。

  B型超診斷儀是運用超聲傳導技術(shù)和超聲圖像診斷技術(shù)的一種醫(yī)療診斷儀器,它主要用亮度調(diào)制方式來顯示回波信號的強弱,反射回的時間反映掃描的深度,從而反映人體內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征,也稱作“斷層圖像” [1]。其中數(shù)字掃描變換的精度直接影響圖像的分辨率和幾何失真度,變換算法的復雜度直接影響圖像處理運算量和圖像處理的實時性,也直接影響后續(xù)圖像處理的質(zhì)量。
 DSP易于滿足圖像處理中運算量大、精度高、實時性強、數(shù)據(jù)傳輸速率高等要求。采用高速DSP芯片作為B超圖像數(shù)字掃描變換的核心數(shù)據(jù)處理單元,能很好地實現(xiàn)不同B超圖像處理算法,且能直觀、快速地觀察到變換結(jié)果,實用性強[2]。此外,對于一些新型的運算量較大的圖像處理系統(tǒng),DSP也能很好地進行擴展,從而使高速B超圖像處理系統(tǒng)得到廣泛的使用。對于一些新型的運算量較大的B超圖像處理系統(tǒng),DSP也能很好地進行擴展[3]。
1 圖像的幾何變換
 一個完整的B超系統(tǒng)如圖1所示[4]。

   當B超探頭獲得激勵脈沖后發(fā)射超聲波,經(jīng)過一段時間延遲,再由探頭接收反射回的回波信號,探頭接收反射回來的回波信號經(jīng)過濾波、對數(shù)放大等信號處理[5],由DSC電路進行數(shù)字變換形成數(shù)字信號,在CPU控制下進一步進行圖像處理,再同圖表形成電路和測量電路一起合成視頻信號送給顯示器形成B超圖像,也稱二維黑白超聲圖像。B超的超聲探頭按形狀通常可分為線陣式和凸陣式。線陣式和凸陣式均用亮度表示回波信號的強弱,反射的時間長短表示掃描的深度。線陣式B超探頭的形狀為矩形,掃描采集回來的信號為一個矩形,通過處理后可直接在顯示器上顯示。而凸陣式B超探頭為圓弧形,它接收到的回波信號為一個扇形的信號,需對它進行幾何變換才能變?yōu)檫m合人眼觀察的圖像。線陣式和凸陣式回波信號的示意圖如圖2所示。

   由圖2可知,凸陣式掃查方式比線陣式掃查方式的視野更大,且凸陣式的物理外形更與人體接近。凸陣式扇形掃查B超的前部為圓弧形,相應(yīng)的B超圖像稱為扇形圖像,即為一散形面,其中散角為凸陣兩邊陣之角度,散形中心為探頭弧線圓心,散形半徑則與探頭半徑和B超探測深度有關(guān)。換能器均勻分布在圓弧面上。許多陣元沿該圓弧面排列,此類換能器中的陣元按順序發(fā)射和接收超聲波,這些超聲掃查線對應(yīng)圖像存儲器的列地址,每條掃查線上的樣本對應(yīng)圖像存儲器的行地址,采樣值依次寫入圖像存儲器。
   凸陣式扇形掃查的回波信號為一個扇形,可將它看做極坐標形式,圖3顯示出這種極坐標形式的采樣點與光柵掃描顯示像素的位置關(guān)系。從圖3中可見,B超所采集到的回波信號為一個極坐標形式的扇形面,而顯示器的像素分布為一個直角坐標的矩形。同時,從圖4中可以看出信號采樣點與顯示像素點的位置并不一一對應(yīng),相鄰掃查線之間還有很多空缺的像素點,這種現(xiàn)象在遠場尤為明顯[6]。設(shè)計DSP算法,根據(jù)空缺像素周圍的回波信號采樣的近似值,并在顯示此圖像之前將這些近似值插入到相應(yīng)的空缺處,使圖像均勻連續(xù)。同時,B超檢查對于圖像的質(zhì)量以及實時性要求都很高。要提高圖像質(zhì)量就要增加處理精度,以提高圖像的分辨率,但處理精度要求越高,則需存儲器字長越長(字長越短,則圖像數(shù)字化時的量化誤差和量化噪聲均加大),對相同大小的一幀圖像所需存儲器的容量越大。因此系統(tǒng)完成一幀圖像的數(shù)字處理所需時間加長,使得系統(tǒng)的實時性得不到保證。而且,算法的復雜度和運算量也將直接影響到圖像的實時性。因此,必須通過設(shè)計相應(yīng)的DSP算法以及運算精度來保證變換后的圖像的分辨率和實時性。

2 圖像幾何變換的DSP算法研究
   B超是一種分辨率和實時性要求都很高的儀器,采用有效的DSP算法是提高B超整體性能的關(guān)鍵。不同的DSP算法運算量會有很大的差異,運算量越大,圖像越清晰,處理時間越長?,F(xiàn)代DSP算法就是在分辨率和運算量之間尋找折中,典型的算法分為一維線性算法和二維線性算法。
2.1 一維線性算法
   NNIA算法是最早的一維線性變換算法,它主要運用直角坐標與極坐標之間的幾何變換關(guān)系來實現(xiàn)。凸探頭采集到的信號為一個扇面,可視為極坐標的形式,顯示器的像素分布則是矩形,可視為直角坐標方式。通過極坐標與直角坐標的變換關(guān)系,可得到每個回波信號在顯示器上的對應(yīng)值:
  
   通過這種算法,每個回波點都能求出相應(yīng)的像素值并進行填充,而對于給定夾角的扇形,回波點所對應(yīng)的圖像可以預先計算出來,而且采用這種算法簡單直觀。分析其運算量,從算法上看,假設(shè)總共有X個回波點,每個回波點進行幾何變換需要計算正弦和余弦的值和兩次乘法。
   改進NNIA算法是在NNIA算法的基礎(chǔ)上建立起來的,它從像素點反過來尋找對應(yīng)回波點來對像素進行填充。由于像素點是連續(xù)的,因此每個像素點都能找到與其相對應(yīng)的回波數(shù)據(jù)的值,算法模型如圖5所示。

   首先通過極坐標與直角坐標的對應(yīng)關(guān)系計算出像素點在極坐標下的對應(yīng)點P,再找出與P點相鄰的4個回波點A、B、C、D(其中A、C屬于同一波束,B、D屬于同一波束)。判斷A、B、C、D誰最靠近P點,就將這點的值賦值給P,這樣就完成了極坐標對直角坐標值的填充。
   該算法運用直角坐標系下的像素點反回來找對應(yīng)極坐標下的回波點,且一個像素點要找到與其對應(yīng)的4個相鄰的回波點,運算量比NNIA大。若顯示器像素點的個數(shù)為X個,則采用改進NNIA算法進行幾何變換,需要進行兩次正余弦變換和4次乘法運算。
2.2  二維線性算法
 二維算法中最具有代表性的算法就是R-Theta。R-Theta算法在改進NNIA算法的基礎(chǔ)上,消除由于舍入或截斷所帶來的圖像失真。R-Theta算法模型如圖6所示。

   它也是由直角坐標的像素點對應(yīng)到極坐標形式的回波點。與改進NNIA算法不同的是,R-Theta采用二維的算法處理。R-Theta算法如式(2)所示,其中,lAE、lBF為AE、BF距離百分比,θEP為EP角度百分比。
  
 分析R-Theta算法的運算量,若需要確定X個像素點,每個像素點有正余弦信號的變換各一次和6次乘法運算。由此可以看出,R-Theta算法的運算量是三種算法中運算量最大的。
3  DSP實現(xiàn)及實驗結(jié)果分析
 假設(shè)有一夾角為60°、128陣元(24陣元為一組)的B超凸陣探頭(探頭的半徑為60 mm,掃描深度為200 mm),采集到的回波信號為256灰度級的128像素×512像素的扇形數(shù)據(jù)。本次設(shè)計采用TMS320C64X系列的DSP。C64X定點DSP是業(yè)界公認的處理能力最強的數(shù)字信號處理器,在工作時鐘達到1 GHz時,C64X DSP的信息處理能力最高可達到8 000 MIPS。C64X DSP除了運行在高頻率的工作時鐘外,還利用特殊指令功能在一個時鐘周期內(nèi)處理多任務(wù)。這些特殊指令使得C64X可以更有效地應(yīng)用在一些關(guān)鍵領(lǐng)域,諸如數(shù)字通信物理層信號處理及視頻和圖像的處理。利用DSP的軟件仿真系統(tǒng)實現(xiàn)仿真,最后將程序加載到開發(fā)板上運行,查看運行效果,分析成像精度、運算量等性能指標。算法仿真圖如圖7所示。

    由圖7可以看出,采用NNIA算法,波束與波束之間存在間隙,使得對顯示器的幾何變換并不連續(xù),而且,顯示器像素的位置是整數(shù),因此坐標點計算存在舍入或截斷誤差。這樣,原先回波點對像素點的填充可能會被鄰近回波點的值所覆蓋,圖像就會丟失信息產(chǎn)生失真。采用改進NNIA算法,因為它采用的是由像素點對應(yīng)回波,則每個像素點都能找到與其對應(yīng)的像素值,不會出現(xiàn)像素點無值的情況,所以也就不會出現(xiàn)NNIA算法中出現(xiàn)的空缺像素點的情況。但由于算法本身的原因,相鄰4個回波點之間可能包含多個對應(yīng)的像素點,即一個區(qū)域內(nèi)的多個像素點被相同的值填充,這使得圖像上出現(xiàn)亮斑,圖像的整體效果不是很好,給診斷帶來不便。R-Theta有效地避免了改進NNIA算法中的一個像素值對應(yīng)多個像素點的情況,也就不會產(chǎn)生亮斑。
    采用R-Theta減小了舍入誤差和截斷誤差,故能得到最高的分辨率,圖像更加逼真。雖然R-Theta在以上的算法中運算量最大,但在現(xiàn)如今的DSP運算條件下,實驗證明,采用R-Theta完全可以實現(xiàn)圖像的實時顯示,并且圖像的質(zhì)量也得到了有效的保證。同時,算法很好地保留了原始信息,便于實現(xiàn)圖像的后續(xù)處理。
參考文獻
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[2]  張榮,鄧長軍.DSP在圖像處理中的應(yīng)用[J]. 集成電路與元器件研究,2003,5(12):41-43.
[3]  裘云.DSP技術(shù)及前景分析[J].微計算機信息,2000,16(15):60-66.
[4]  王碧春.實現(xiàn)基于PC機的DSC算法研究[R].電子科技大學,2002.3.
[5]  馮若.超聲診斷原理與設(shè)計[M]. 南京:南京大學出版社,1999.
[6]  WEBER P K, LEMOR R M. System for research and development in medical ultrasound imaging. Medical device    technology, 2004:35-37.

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