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1、10申请公布号CN104138277A43申请公布日20141112CN104138277A21申请号201410366119022申请日20140729A61B8/0820060171申请人哈尔滨工业大学地址150000黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号72发明人沈毅潘文磊金晶王艳章欣54发明名称定量超声系统中基于经验模态分解的组织微观结构检测方法57摘要本发明公开了一种定量超声系统中基于经验模态分解的组织微观结构检测方法，其检测方法为步骤一、获取生物组织超声背散射信号；步骤二、截取DOI区域的背散射信号作为输入数据；步骤三、对输入数据进行EMD分解，得到三阶本征模态函数和一个残差项；步骤。
2、四、提取三阶本征模态函数能量谱，并与原信号能量谱进行相似度分析，确定包含组织微结构信息的BIMF；步骤五、对确定出的BIMF进行估计，计算组织散射子间距信息。本发明具有如下优势1提取模态函数项BIMF，去除非相干模态函数项中的无用信息；2消除弥散散射元信号及噪声干扰，抑制倒谱中的干扰峰值，提高MSS估计精度，估计精度可达9095。51INTCL权利要求书2页说明书4页附图8页19中华人民共和国国家知识产权局12发明专利申请权利要求书2页说明书4页附图8页10申请公布号CN104138277ACN104138277A1/2页21一种定量超声系统中基于经验模态分解的组织微观结构检测方法，其特征在于。
3、所述检测方法步骤如下步骤一、获取生物组织超声背散射信号；步骤二、截取DOI区域的背散射信号作为输入数据；步骤三、对输入数据进行EMD分解，得到三阶本征模态函数和一个残差项；步骤四、执行能量谱筛选提取三阶本征模态函数能量谱，并与原信号能量谱进行相似度分析，确定包含组织微结构信息的BIMF；步骤五、对确定出的BIMF进行估计，计算组织散射子间距信息。2根据权利要求1所述的定量超声系统中基于经验模态分解的组织微观结构检测方法，其特征在于所述步骤一中，超声背散射信号的获取方式为仿真获取方式或实验获取方式。3根据权利要求2所述的定量超声系统中基于经验模态分解的组织微观结构检测方法，其特征在于所述实验获取。
4、方式中，超声背散射信号收发由2MHZ高频单阵元聚焦探头实现，探头聚焦距离为25MM，探测方式为单一探头背散射作用方式。4根据权利要求2所述的定量超声系统中基于经验模态分解的组织微观结构检测方法，其特征在于所述仿真数据获取方式采用有限元数值求解方法。5根据权利要求1所述的定量超声系统中基于经验模态分解的组织微观结构检测方法，其特征在于所述步骤二中，采用矩形窗函数截取DOI区域的背散射信号作为输入数据。6根据权利要求1所述的定量超声系统中基于经验模态分解的组织微观结构检测方法，其特征在于所述步骤二中，仿真数据截取信号序列时间长度为4S，实验数据截取信号序列长度为8125S。7根据权利要求1所述的定。
5、量超声系统中基于经验模态分解的组织微观结构检测方法，其特征在于所述步骤三的具体步骤为1输入DOI区域背散射信号XT为原始函数，T1，2，N，N为采样点数；2确定输入的原始函数极值点，采用三次样条函数确定输入信号上下包络XLTXUT；3计算上下包络均值定义HIT为原始函数与该包络均值的差值函数HITXITMIT，I表示第I次分解，分解结束得到第I个本征模态函数；4迭代计算判断差值函数H1T是否满足IMF条件，判断决策过程采用标准偏差准则HKT为第K次迭代差值函数；若HSD015，则第I个本征模态函数成分IMFI定义为CJTHIT，I1，2，N，继续执行第5步；否则差值函数HITXITMIT作为输。
6、入的原始函数XIT返回执行第2步；5存储IMF分解次数为N，判断若N3，继续执行第6步，否则剩余函数XITXI1TCIT返回执行第2步，CIT为第I个本征模态函数；6经过上述迭代计算，获得原始函数3个本征模态函数成分IMF1，IMF2，IMF3C1T，C2T，C3T。8根据权利要求1所述的定量超声系统中基于经验模态分解的组织微观结构检测方权利要求书CN104138277A2/2页3法，其特征在于所述步骤四中，执行能量谱筛选，分别求得三阶本征模态函数能量谱，根据能量谱极值点值及其位置，确定包含组织微结构信息的BIMF。9根据权利要求1所述的定量超声系统中基于经验模态分解的组织微观结构检测方法，其。
7、特征在于所述步骤五中，利用倒谱估计方法对BIMF进行估计，由计算结果估计组织等效散射子间距，利用该散射子间距表征生物组织特性。权利要求书CN104138277A1/4页4定量超声系统中基于经验模态分解的组织微观结构检测方法技术领域0001本发明涉及一种利用超声背散射技术对表征组织微观结构的平均散射子间距进行检测的方法。背景技术0002医学超声广泛应用于人体组织器官成像中，虽然该技术在临床应用中已经具有相当成熟的应用基础，并能提供实时的高精度人体器官图像，但其不能提供由于组织钙化、变异等导致的微观结构变化。0003目前一些等效散射子模型如二元混合模型、FARAN圆柱模型以及弱散射子模型等常用来表。
8、征组织微观结构变化。在这些模型中，组织的检测转化为对超声衰减、背散射系数、散射子密度、散射子直径和平均散射子间距MSS等的检测。其中MSS是一种最常用的方法，该方法主要利用了生物组织在声学特性分布上具有一定的准周期性，这种生物周期性来自组织结构中的规则散射元和弥散散射元，会随着组织健康状况改变而发生变化，通过利用MSS测量该周期性，可以对生物组织微观结构进行测量，并对如血管动脉粥样硬化、骨质疏松等健康状况做出诊断。0004在平均散射子间距估计中目前常用的方法主要有倒谱方法、功率谱方法和瞬态相关图等方法。这些方法在一定程度上能够有效检测平均散射子间距，但受背散射超声信号序列短、衰减大和噪声大的影。
9、响，检测结果不稳定。一些自相关谱分析方法、周期性小波变换方法、奇异谱分析方法等提高了检测鲁棒性，但计算量大，在去除噪声和弥散散射信号干扰方面有待提高。发明内容0005为了解决定量超声系统中利用现有技术方法无法有效消除超声背散射信号中的噪声和弥散散射信号干扰的问题，本发明提供了一种定量超声系统中基于经验模态分解EMD的组织微观结构检测方法。0006本发明的目的是通过以下技术方案实现的0007一种定量超声系统中基于经验模态分解的组织微观结构检测方法，包括如下步骤0008步骤一、获取生物组织超声背散射信号；0009步骤二、截取DOIDOMAINOFINTEREST区域的背散射信号作为输入数据；001。
10、0步骤三、对输入数据进行EMD分解，得到三阶本征模态函数和一个残差项；0011步骤四、执行能量谱筛选提取三阶本征模态函数能量谱，并与原信号能量谱进行相似度分析，确定包含组织微结构信息的最优模态函数项BIMF；0012步骤五、对确定出的BIMF进行估计，计算组织散射子间距信息。0013所述步骤一中，超声背散射信号获取有仿真和实验两种获取方式。其中实验获取说明书CN104138277A2/4页5方式中，超声背散射信号收发由2MHZ高频单阵元聚焦探头实现，探头聚焦距离为25MM，探测方式为单一探头背散射作用方式。0014所述步骤二中，截取DOI区域信号时，采用矩形窗函数。仿真数据截取信号序列时间长度。
11、为4S，实验数据截取信号序列长度为8125S。0015所述步骤三中，基于经验模态分解的组织微观结构检测方法具体通过以下迭代进行检测00161输入DOI区域背散射信号XTT1，2，N，N为采样点数为原始函数；00172确定输入的原始函数极值点，采用三次样条函数确定输入信号上下包络XLTXUT；00183计算上下包络均值定义HIT为原始函数与该包络均值的差值函数HITXITMIT；I表示第I次分解，分解结束得到第I个本征模态函数00194迭代计算判断差值函数H1T是否满足IMF条件，判断决策过程采用标准偏差STANDARDDEVIATION，SD准则0020HKT为第K次迭代差值函数。若0021H。
12、SD015，则第I个本征模态函数成分IMFI定义为0022CITHITI1，2，N，继续执行第5步；否则差值函数HITXITMIT作为输入的原始函数XIT返回执行第2步；00235存储IMF分解次数为N。判断若N3，继续执行第6步，否则剩余函数XITXI1TCIT返回执行第2步CIT为第I个本征模态函数；00246经过上述迭代计算，获得原始函数3个本征模态函数成分IMF1，IMF2，IMF3C1T，C2T，C3T。0025所述步骤四中，执行能量谱筛选，分别求得三阶本征模态函数IMF13能量谱，根据能量谱极值点值及其位置，确定包含组织微结构信息的最优模态函数项BIMF。0026所述步骤五中，利用。
13、倒谱估计方法对模态函数项BIMF进行估计，由计算结果估计组织等效散射子间距，利用该散射子间距表征生物组织特性。0027本发明所述的一种定量超声系统中基于经验模态分解的组织微观结构检测方法，可应用于生物医学检测、组织定征领域。与现有检测技术及方法相比，具有如下优势00281提取模态函数项BIMF，去除非相干模态函数项中的无用信息；00292消除弥散散射元信号及噪声干扰，抑制倒谱中的干扰峰值，提高MSS估计精度，估计精度可达9095。附图说明0030图1为本发明中技术方法流程图；0031图2为本发明中超声组织背散射仿真数据获取示意图；0032图3为本发明中生物组织目标区域DOI区域示意图；0033。
14、图4为本发明中超声组织背散射实验数据获取示意图；0034图5为本发明中仿真背散射信号；0035图6为本发明中仿真背散射信号EMD分解所得三阶本征模态函数IMF13；说明书CN104138277A3/4页60036图7为本发明中实验背散射信号；0037图8为本发明中实验背散射信号EMD分解所得三阶本征模态函数IMF13；0038图9为本发明中仿真数据原始信号的平均散射子间距倒谱估计结果；0039图10为本发明中仿真数据最优模态函数项BIMF的平均散射子间距倒谱估计结果；0040图11为本发明中实验数据原始信号的平均散射子间距倒谱估计结果；0041图12为本发明中实验数据最优模态函数项BIMF的平。
15、均散射子间距倒谱估计结果。具体实施方式0042下面结合附图对本发明的技术方案作进一步的说明，但并不局限于此，凡是对本发明技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的保护范围中。0043本发明提供了一种基于有限元的超声理疗骨组织内部应力分布数值模拟方法，其实现的过程如图1所示，具体包括以下步骤00441获取生物组织超声背散射信号。0045获取生物组织超声背散射信号的方式包括仿真和实验两种获取方式。0046仿真数据获取方式采用有限元数值求解方法。在有限元求解过程中，对目标区域DOI进行离散化处理，离散单元采用2D8节点单元PLANE82，DOI区域大小为16。
16、32MM，散射子大小为01005MM，散射子数量为32，散射子间距为05。采用自由边界条件，单元离散化尺寸为超声波长的1/10。利用有限元方法求解弹性波动方程00470048其中和分别为第一阶和第二阶拉梅常量，UUX，Y，Z，T为位移场矢量，和为粘度，为组织密度。0049图2所示为当超声频率为1MHZ，超声速度为2073M/S时弹性波动方程的求解结果。0050实验背散射信号的获取采用来自骨组织的超声背散射信号。图3所示为选定的骨组织DOI区域，该区域位于股骨两端，区域上线边界法线平行于受力方向。采用2MHZ单阵元超声探头，焦距25MM，由三维移动平台搭载进行DOI区域扫描，如图4所示。0051。
17、2采用矩形窗函数截取DOIDOMAINOFINTEREST区域的背散射信号作为输入数据。0052获取超声背散射数据采用矩形窗函数截取来自DOI区域的组织背散射信号。对于仿真超声背散射信号，矩形窗截取区间75S115S，采样数为805，如图5所示；对于实验超声背散射信号，矩形窗截取区间为50S58125S，采样数为650，如图7。00533对输入数据进行EMD分解，得到三阶本征模态函数IMF13C1T，C2T，C3T。0054对输入信号进行EMD分解时，采用三次样条插值函数确定输入信号上下包络。在迭代计算中标准偏差SD较大的区域，将该区域分离，并对分离部分增加迭代次数。该操作通过定义阈值015和。
18、窗函数WT实现说明书CN104138277A4/4页700550056则迭代计算时，步骤三第4步差值函数变为HITXITWTMIT。0057仿真和实验超声背散射数据经过EMD分解后得到的三阶模态函数如图6和图8所示。00584分别求得3阶本征模态函数IMF13能量谱，根据能量谱极值点值及其位置，筛选包含组织微结构信息的最优模态函数项BIMF。0059经窗函数截取的初始信号极值点值序列为VV1，V2，V3，VN，极值点位置序列为PP1，P2，P3，PN。经EMD分解的三阶模态函数极值点值序列分别为V1，V2，V3，计算其与原信号极值点值序列V相关性为CV1，CV2，CV3；经EMD分解的三阶模态。
19、函数极值点位置序列分别为P1，P2，P3，计算其与原信号极值点值序列V相关性为CP1，CP2，CP3。模态函数项BIMF定义为CVICPII1，2，3取最大值时的模态函数项。00605对确定出的BIMF做倒谱估计，计算组织散射子间距信息。0061采用倒谱散射子估计方法，对选定的模态函数项BIMF进行倒谱估计。仿真超声背散射数据原信号倒谱估计结果及BIMF散射子间距估计结果如图9和图10所示。实验超声背散射数据原信号倒谱估计结果及BIMF散射子间距估计结果如图11和图12所示。可以看出，干扰峰值得到抑制，反应MSS的正确倒谱峰值得到增强。0062倒谱峰值所对应时间为TCMAX，则MSS值可用下式进行计算00630064式中，VS为超声在介质中的传播速度。说明书CN104138277A1/8页8图1说明书附图CN104138277A2/8页9图2图3说明书附图CN104138277A3/8页10图4图5说明书附图CN104138277A104/8页11图6说明书附图CN104138277A115/8页12图7说明书附图CN104138277A126/8页13图8说明书附图CN104138277A137/8页14图9图10说明书附图CN104138277A148/8页15图11图12说明书附图CN104138277A15。