医学超声成像数据处理流程架构介绍

摘要

超声成像在医学当中的应用历史悠久，随着近几十年的飞速发展，已形成了成熟的成像处理流程。随着机械和电子工业的飞速发展，超声成像设备硬件也逐渐朝着集成化，小型化方向发展，其中更易于成像处理流程灵活实现的RF架构逐渐在超声成像设备当中普及。

本文对超声成像发展进行回顾，介绍目前超声成像处理的基本流程和成像设备硬件构成，并指出了未来超声设备硬件的发展趋势。

关键词

超声成像 RF架构

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医学超声成像发展回顾

超声（Ultrasound）是指振动频率高于20KHz的声波，具有穿透力强、方向性好的特点。在自然界中，一些动物利用超声探测周围的目标或障碍物，而这一点也给予了人类启示。随着19世纪末压电材料被发现并顺利实现产业化，超声在空间测距、目标探测等领域快速发展，诞生了类似声纳、医学影像这类跨时代的新应用。

1942年，奥地利医生首创性的把穿透式超声成像应用在了人类颅脑诊断当中，虽然该方法获得的颅脑图像成像效果很差，但是由于他创新地将超声成像引入到了临床医学诊断当中，该项工作仍被视为医学超声成像领域的里程碑。

在此之后，随着机械工业和电子工业的飞速发展，医学超声的成像设备结构愈发简化、小巧，集成化和自动化程度得以很大的提升；而随着超声理论研究的深入，不同的超声成像方法不断被提出、完善并走向商业化应用，并且直至今日仍有层出不穷的新型超声成像方法的面世。

目前常见的超声成像模式分为B模式（亮度模式）、M模式（运动模式）、C模式（彩色模式）、D模式（多普勒模式）和E模式（弹性成像模式）。针对不同特性的器官检查和疾病诊断，医生往往选用恰当的成像模式以达到最佳的诊断效果。

而无论何种检查模式，其对超声回波信号的大多数数据处理方法都是一致的。B模式成像是上述几种成像模式的基础，所有其余成像模式都需要建立在类似于B模式成像的基础之上，所以，后续我们将利用B模式成像来介绍超声成像数据处理的流程架构。

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医学超声成像的数据处理流程

图2给出了典型的B模式超声图像生成所需的数据处理流程[1]：典型的超声数据处理流程包含了前端处理，中端处理和后端处理。下面以一帧图像的形成为例来详细介绍整个处理流程。

首先，硬件平台下发指令让探头按照一定要求发射超声波，之后探头接收超声回波。由于超声在发射、接收路径上存在散射等损耗，因此接收到的超声回波信号一定是随接收时间增加，其回波相对强度越小，如果直接利用这样的信号进行后续处理，那么得到的B模式超声图像一定在不同的探测深度表现出不同的亮度，这样对于真实反映组织器官的结构是不利的。

对接收到超声回波信号采用时间增益补偿可以削弱由于信号强度随深度减少而带来的后续处理问题。在该处理之后的信号实际上是模拟信号，因此为提升信号处理效率，降低硬件平台复杂度，需要采用模拟数字转换（ADC）将模拟回波信号转换为数字回波信号。

待完成模拟数字转换之后的通道数据，此时就可以按照由聚焦点到通道距离的差异带来的延时差异进行数字波束合成形成扫描线数据，在此之前所进行的数据处理统称为前端处理。我们把该阶段完成后得到的数据称为射频信号数据，也称为RF数据。之所以称之为“射频”是指该信号中带有探头接收时钟频率，而该载波频率恰好处于通信领域的射频频段。

在获取RF数据之后，系统通过IQ解调去除信号载波，提取信号中包含的组织结构信息，并进行滤波去除噪声，此时获取的信号就称为基带信号（IQ数据）。在射频信号处理到基带信号所需的所有处理统称为中端处理。

最后，对基带信号求取强度并将其灰度级别通过对数压缩到人眼能够适应的范围内，即可得到B型超声图像，这时将所完成的处理统称为后端处理。到此为止，我们便可以得到一帧可供显示的B模式超声图像。

参考文献

[1] York G, Kim Y. Ultrasound processing and computing: review and future directions[J]. Annual review of biomedical engineering, 1999, 1(1): 559-588.

未完，待续。