技术领域
本发明涉及医疗超声成像技术领域，尤其涉及一种动态自调整声束形成装置。
背景技术
迄今为止，超声成像系统已经有了三十多年的发展历史。在这期间，超声成像系统的结 构和实现方法发生了很大的变化。声束形成技术是超声成像系统中一项最为关键的技术，该 项技术的进展过程划分了超声成像系统的发展时代。
从20世纪60年代末至80年代末，超声成像系统采用的主要是模拟声束形成技术，聚焦 采用模拟LC延时线。模拟延时线的抽头有限，造成接收声束往往只能形成几个焦点，焦点间 隔大，再加上模拟延迟线的插入损耗、阻抗失配等因素使得通道之间的一致性变差，这些不 利因素造成聚焦精度不高、声束较宽、旁瓣较高，表现在图像上就是横向分辨率和对比分辨 率不高，图像模糊。
20世纪90年代初，由于高速、高分辨率模数转换器和大规模集成电路技术的快速发展， 使得数字声束形成技术开始趋于成熟并逐渐占据主导地位。数字声束形成技术的出现是超声 成像发展史上的一个里程碑，它利用数字存储技术对回波信号进行采样并记录下来，然后通 过数字延时累加的方式实现聚焦。与模拟聚焦方式相比，数字声束形成技术不但聚焦精度大 大提高，而且可以实现接收连续动态聚焦，焦点间隔很小，使得图像质量有了很大改善，横 向分辨率和对比分辨率得到显著提高。
数字声束形成技术的聚焦精度与AD转换器的采样速率有关，目前商用机的采样速率一般 在40MHz左右，采用插值处理后，聚焦精度可以达到10ns左右。如果再增加采样速率，图像 的质量几乎不会再有明显的提高，这是因为数字声束形成技术中存在两个假设：第一个假设 是被测组织是均质的，第二个假设是声速是恒定的。这些假设并不完全符合实际。一方面实 际上人体组织十分复杂，并且是非均质的，另一方面，不同器官和组织的声学特性有较大差 别，声速也不同，例如声速在脂肪中的传播速度约为1470m/s，而在某些肌肉组织中的传播 速度约为1600m/s。同时超声波在探测人体时往往要穿越多种组织，不同人群脂肪层的厚度 也有很大差别。因此，传统的数字声束形成技术无法适应被测对象存在的这种复杂多变性， 超声成像质量受到很大限制。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种声束形成技术，对于不同的人群、不同的检测部位， 都能够达到较好的聚焦效果，图像横向分辨率和对比分辨率相对于传统声束形成技术能有较 为明显的提高。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种动态自调整声束形成装置，该装置通过估计 被测目标的即时声速，从而对于不同的人群、不同的检测部位采用不同的聚焦延时参数进行 成像扫描。超声波在被测目标中传播时的即时声速直接测量较为困难，但是超声波在被测目 标中的衰减规律可以估计得到，而超声波在人体软组织中的传播速度和衰减规律均与组织的 质密性直接相关，依据这一对应关系，就可以通过估计超声波的衰减量来获取被测目标的即 时声速，进而对聚焦延时参数进行调整。
通过实验手段能够测定部分典型人体组织对超声波的衰减特性与声速的离散对应关系， 如表1所示。可以通过最小二乘拟合方法，得到衰减特性与声速的连续对应关系曲线，从而 可以计算出任意衰减系数对应的超声声速。
表1 人体组织衰减系数和声速的对应关系
人体组织 衰减系数(dB/cm·MHz) 声速(m/sec) 脂肪 0.63 1446 软组织 0.80 1500 肝 0.94 1560 肾 1.00 1566 肌肉 2.30 1684
超声波在被测目标中的衰减规律采用下面的方法进行估计：
设回波信号x(n)＝A(n)cos[ωnT+φ(n)]，其中A(n)、φ(n)、ω和T分别表示幅度调制信号、 相位调制信号、超声回波频率和采样周期。I/Q解调的基本原理用公式表述如下
I(n)＝x(n)·[2cos(ω0nT)]|LPF
＝2A(n)cos(ωnT+φ(n))·cos(ω0nT)|LPF
＝A(n)[cos((ω+ω0)nT+φ(n))+cos((ω-ω0)nT+φ(n))]|LPF
＝A(n)cos(ΔωnT+φ(n))
Q(n)＝x(n)·[-2sin(ω0nT)]|LPE
＝-2A(n)cos(ωnT+φ(n))·sin(ω0nT)|LPF
＝-A(n)[sin((ω+ω0)nT+φ(n))-sin((ω-ω0)nT+φ(n))]|LPF
＝A(n)sin(ΔωnT+φ(n))
其中，I(n)和Q(n)分别表示同相和正交信号，LPF表示低通滤波器，ω0表示发射脉冲的中心 频率，Δω表示回波中心频率的下移量。I/Q解调后的数据可构造成一个复数 z(n)＝I(n)+j·Q(n)。
复数自相关方法是彩色血流成像系统中估计血流速度的一种经典方法，它是一种无偏的 估计方法，不受白噪声的影响，能够准确锁定信号的平均频率，这里引入该方法用来跟踪超 声回波的中心频率和带宽。根据复数自相关估计方法，有
R z ( T ) = 1 N - 1 Σ n = 1 N - 1 z ( n ) z * ( n - 1 ) ]]>
ω - = 1 T arg [ R z ( T ) ] ]]>
式中，N是z(n)的长度，T表示采样周期，Rz(T)表示z(n)在迟滞为T时的自相关函数值，表示z(n)的中心频率。结合I/Q解调的公式，可知 ω - = Δω . ]]>
可见利用复数自相关估计方法能够估计出超声回波中心频率的下移量，即可以得到超声 波在被测目标中的衰减规律，N的大小决定了局部估计的准确性和方差的大小，出于两个指 标的折衷考虑，N取为发射波长的4倍。
根据超声波在被测目标中的衰减特性和事先建立的超声衰减特性与声速的对应关系曲 线，映射得到被测目标的即时声速，基于这一即时声速就可以计算出当前被测目标的确切聚 焦延时参数，这个映射和延时参数计算过程都是在PC上实现的。
动态自调整声束形成装置基于现场可编程门阵列(FPGA)实现，利用FPGA的在线可重构 特性，系统的工作过程可划分为参数识别和正常扫查两个阶段。参数识别阶段，将以I/Q解 调和复数自相关估计为核心的参数识别逻辑配置给FPGA，对于同一检测部位而言，只需要 进行一次参数识别过程就可以了。正常扫查阶段，将声束形成逻辑配置给FPGA，结构上与 传统声束形成器完全相同，不过聚焦延时参数是经过参数识别过程获取的。由于利用了FPGA 可重构的特点，参数识别和声束形成可分时共用同一个FPGA芯片，所以本发明与传统的声 束形成装置相比，硬件成本不会有任何增加。
附图说明
图1为组织衰减系数与声速对应关系拟合曲线。
图2为动态自调整声束形成装置功能框图。
图3为参数识别逻辑框图。
图4为声束形成逻辑框图。
图2中：
100 A/D采样阵列
200 现场可编程门阵列(FPGA)
210 参数识别逻辑
220 声束形成逻辑
300 FPGA配置电路
400 PCI接口
500 计算机(PC)
图4中：
221 8bitA/D
222 双端口RAM
223 计数器
224 寄存器
225 延迟逻辑
226 声束参数存放RAM
227 计数器
228 分频器
229 计数器
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
根据表1中人体组织对超声波的衰减特性与声速的关系，通过最小二乘拟合方法，得到 衰减特性与声速的连续对应关系曲线，如图1所示。根据该曲线可以计算出任意衰减系数对 应的超声声速。
如图2所示，超声回波信号经A/D采样阵列100进入现场可编程门阵列(FPGA)200， 具体采用Xilinx公司的XC3S4000，每个通道配一个分辨率为8bit的A/D转换器，具体采用 AD9057。在参数识别阶段，计算机500通过PCI接口400将参数识别逻辑下载到FPGA配置 电路300的SRAM中，然后FPGA配置电路300中的CPLD从SRAM读取逻辑代码并按一 定的时序规则配置给FPGA200，此时FPGA200实现参数识别逻辑210。在正常扫查阶段， 计算机500通过PCI接口400将声束形成逻辑下载到配置电路300的SRAM中，然后配置电 路300中的CPLD从SRAM读取逻辑代码并按一定的时序规则配置给FPGA 200，此时FPGA 200实现声束形成逻辑220。
具体的参数识别逻辑如图3所示。设系统的通道数为M，为提高信噪比，选取孔径中心 的两个通道之和作为I/Q解调的输入，I/Q解调本振信号的中心频率ω0与发射频率相同。通 过加窗的方式将I/Q解调后的回波分割成很多的小段，段与段之间有交叠，考虑到频率跟踪 的准确性和平稳性，窗函数选择海明窗，窗长度N取为发射波长的4倍，段与段之间交叠取 为N/2，加窗后得到一系列长度为N的样本点序贯输入到复数自相关估计模块。复数自相关 模块针对每组样本点做一次自相关估计，所涉及的运算只有乘法和加法，利用FPGA提供的 专用乘法器和加法器，全部运算可在一个时钟周期内完成。针对复数自相关估计结果Rz(T)， 还要再进行一次反正切运算才能得到超声回波的即时中心频率，本实施方案采用查表的方式 来实现反正切运算，利用FPGA提供的RAM块，将其构造成ROM的形式，并将反正切数据 表存放其中，Rz(T)的实部和虚部各为8bit，所以反正切ROM的大小为216×8bit＝512kbit， FPGA芯片XC3S4000内有一个大小为1728kbit的Block RAM，容量足够大，这种基于查表 方式的反正切运算速度相当快，在一个时钟周期内即可完成。整个参数识别逻辑是一种流水 线式的结构，实验证明其最高运算速度可达100MHz以上。
具体的声束形成逻辑如图4所示。虚线框部分是一个通道的逻辑结构图，其它通道与该 通道的逻辑结构完全相同，虚线框外的部分是所有通道共用的逻辑。整个声束形成模块是这 样运作的：超声脉冲发射结束的同时，计数器227清零并以系统采样时钟为基时钟开始计数， 227的输出作为双端口存储器222的写入地址，8位AD转换器221的采样值连续写入到222 中；同时，计数器229启动计数，229的计数时钟由分频器228提供(从聚焦精度和逻辑资 源占用这两个因素折衷考虑，决定每32个采样时钟间隔更新一次焦点，所以采用32分频)， 229的8位输出作为声束参数存储器226的地址，226中存放着接收聚焦延时数据、幅度变迹 系数、通道补偿系数等参数，226的输出为16位数据，其中8位延时数据作为计数器223的 计数初值，另8位数据为加权数据被锁存到寄存器224中；223的输出作为222的读出地址， 这样从222中读出的数据就是经过整数个时钟延时的聚焦回波数据；一个通道在222之后又 被分成了两路，这是为了实现小于一个时钟周期的细延时，假设一个通路是延时n个时钟的 回波数据，另一个通路是延时n+1个时钟的回波数据，通过加权并求和就可得到延时大于n 个时钟周期而小于n+1个时钟周期的回波数据；细延时处理占据了4位加权数据，另外4位 加权数据用于实现幅度变迹和通道补偿；将每个通道的输出两两相加，最后输出的结果就是 合成声束数据。