基于光流法和运动边界识别的超声弹性成像  

Ultrasound elastography based on optical flow and motion boundary recognition

作　　者：朱新建[1,2] 邵金华[1] 白净[1] 

机构地区：[1]清华大学生物医学工程系,北京100084 [2]第三军医大学大坪医院野战外科研究所第五研究室,创伤,烧伤与复合伤国家重点实验室,重庆400042

出　　处：《清华大学学报（自然科学版）》2013年第9期1339-1342,1346,共5页Journal of Tsinghua University(Science and Technology)

基　　金：国家"九七三"重点基础研究项目(2011CB707701);国家"十二五"科技支撑计划资助项目(2012BAI23B00);国家自然科学基金资助项目(81071191;81271617;81201160;81271586;11304382);国家重大科学仪器设备开发专项资助项目(2011YQ030114);北京市自然科学基金资助项目(3111003);中国博士后科学基金资助项目(2012M510463);重庆市自然科学基金资助项目(cstc2012jjB10034);2012年第三军医大学校级科研课题资助项目(40127-1947)

摘　　要：Sand光流法是目前超声弹性成像中常用的运动估计方法。但Sand光流法中的局部平滑系数对弹性成像不能充分发挥作用,而全局平滑系数又是固定不变的,从而影响估计的准确性。为此,该文提出了先利用初步应变估计结果进行小波分析得到运动边界分布,根据运动边界分布构造非边界平滑系数,从而将边界信息反馈回原先光流估计算法、优化参数及算法结构的思路,再重新进行位移和应变的估计方法。模拟数据的分析结果表明:对于组织中存在运动边界的位移场和应变场估计,通过非边界平滑系数的构造,改进的Sand光流法算法比原方法在精度上提高了1.39%,证明了算法的有效性。The sand optical flow method is often used for motion estimation with ultrasound elastography. However, the local smoothing coefficient in this method is not completely effective and the global smoothing coefficient is fixed for the elastograph, which affects estimation accuracy. This presents a method where the motion boundary distribution is recognized from the preliminary strain wavelet analysis result. The boundary smoothing coefficient is then calculated according to the motion boundary distribution, so the boundary information is fed back to the original algorithm to optimize the parameters and the algorithm. The displacement and strain are then re-estimated. Simulations show that the accuracy is improved by 1.39% compared to the original algorithm for ultrasound elastography by making use of motion boundary recognition.

关 键 词：超声弹性成像 光流法 运动边界 

分 类 号：R318.01[医药卫生—生物医学工程]