超声CFI中动态区域划分抑制非平稳杂波的新方法

"CFI中基于动态区域划分的非平稳杂波抑制方法" 超声彩色血流成像(CFI)技术在临床医学中扮演着至关重要的角色，它能无创、实时地检测血流速度，有助于心血管疾病的诊断。然而，CFI系统在实际应用中会受到杂波信号的干扰，这些杂波主要来源于血管搏动和组织慢速移动，其强度远大于血流信号，导致血流速度的准确估计变得极具挑战性。因此，有效地抑制这些非平稳杂波成为提高CFI成像质量和准确性的关键。 为了解决这一问题，研究者提出了一种基于动态区域划分的非平稳杂波抑制方法。该方法首先分析回波信号的能量特性，将回波信号动态地划分为三个区域：静态组织区、杂波区和血流区。这种划分方式可根据信号的实时变化进行调整，提高了区分不同信号类型的能力。随后，结合非平稳杂波抑制技术和多项式回归法，针对不同区域的信号进行有针对性的处理。非平稳杂波抑制法用于捕捉信号的时间变化特性，而多项式回归法则用于平滑信号，减少噪声影响。 通过仿真测试，该算法表现出显著的杂波抑制效果，滤波后的杂波血流比达到了约6.120 dB，这意味着血流信号得到了明显的增强，而杂波被有效抑制。此外，这种方法计算速度快，运行时间仅为0.3414秒，是传统非平稳杂波抑制法速度的三倍，具备良好的实时性，符合超声诊断设备的需求。 论文中详细阐述了算法的原理和步骤。回波信号被处理为二维矩阵，其中慢时信号和快时信号反映了信号在空间和时间上的变化。通过对慢时信号方向的能量进行平均，以及快时信号方向上不同深度的能量分析，可以识别和区分不同区域的信号。接着，利用动态区域划分策略将信号分为三类，再结合非平稳杂波抑制和多项式回归，实现对每个区域的信号优化处理。 这项基于动态区域划分的非平稳杂波抑制方法，不仅提高了CFI图像的清晰度和血流速度估计的准确性，还确保了算法在实际应用中的高效性和实时性，为超声诊断技术的发展提供了新的思路和工具。