韓韜，張俊勇

（1.陜西國防工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院，陜西西安，710300；2.陜西國防工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院智能制造學(xué)院，陜西西安，710300）

超聲成像技術(shù)是利用超聲信號進(jìn)入人體器官，會產(chǎn)生了不同的反射和衰減，通過成像系統(tǒng)以波形或圖像的方式將超聲信號數(shù)據(jù)顯示出來，以此來進(jìn)行各種疾病診斷的檢查方法。

血管內(nèi)超聲技術(shù)是傳統(tǒng)超聲成像技術(shù)的其中一種，主要運(yùn)用于冠狀動脈系統(tǒng)的診斷，該技術(shù)出現(xiàn)的時(shí)間較短，它是通過專門的心導(dǎo)管將微型超聲探頭深入到心血管腔內(nèi)，發(fā)出超聲信號經(jīng)過心血管反射獲得回波信號，通過回波信號的分析處理最終顯示心血管橫截面和血流的圖形，經(jīng)過分析能夠發(fā)現(xiàn)血管內(nèi)可能出現(xiàn)的鈣化斑塊等病變，輔助醫(yī)生作出診斷[1]。

1 血管內(nèi)超聲成像系統(tǒng)的信號處理

現(xiàn)代醫(yī)學(xué)超聲檢測設(shè)備中，B型超聲成像系統(tǒng)的應(yīng)用是最多最廣泛的，而血管內(nèi)超聲成像系統(tǒng)除了前端的特殊的介入式的導(dǎo)管以及加上了中間負(fù)責(zé)回撤機(jī)械控制裝置外，其他部分與B型超聲成像系統(tǒng)原理一樣，但是該系統(tǒng)的應(yīng)用場合有了很大的不同。血管內(nèi)超聲系統(tǒng)主要用在心血管疾病的診斷并且需要將超聲導(dǎo)管置入血管中進(jìn)行介入式的診斷，只有這樣才能顯示血管橫截面的圖像來進(jìn)行判斷。因此，血管內(nèi)超聲系統(tǒng)的信號處理在整個(gè)系統(tǒng)工作的過程中是非常重要的，它的好壞直接決定著最終所獲得的超聲圖像的質(zhì)量和分辨率等。

血管內(nèi)超聲成像系統(tǒng)主要由血管內(nèi)超聲導(dǎo)管及換能器、機(jī)械控制裝置、超聲發(fā)射單元和信號處理單元等四部分組成，如圖1所示。其中，信號處理單元主要負(fù)責(zé)對超聲回波信號進(jìn)行一系列信號處理。

圖1 血管內(nèi)超聲成像系統(tǒng)組成部分

血管內(nèi)超聲導(dǎo)管和超聲換能器組合在一起，通過系統(tǒng)的超聲發(fā)射單元發(fā)射超聲激勵(lì)信號，經(jīng)過機(jī)械控制裝置傳遞給血管內(nèi)超聲導(dǎo)管和超聲換能器，反射的回波超聲信號將通過機(jī)械控制裝置傳遞給系統(tǒng)的信號處理單元，將進(jìn)行超聲回波數(shù)據(jù)的信號處理流程[2]。

對于血管內(nèi)超聲成像系統(tǒng)，信號處理單元將進(jìn)行一系列信號處理過程，血管內(nèi)超聲信號的處理按照從前到后的順序依次是動態(tài)濾波、包絡(luò)檢波、對數(shù)壓縮、下采樣和數(shù)據(jù)存儲。具體順序如圖2所示。

圖2 血管內(nèi)超聲成像系統(tǒng)的信號處理過程

2 血管內(nèi)超聲成像系統(tǒng)的動態(tài)濾波器設(shè)計(jì)

■2.1 動態(tài)濾波的作用

血管內(nèi)超聲信號在傳播過程中會有散射、擴(kuò)散和被血管組織吸收等情況，里面有很多無用信號，這都會導(dǎo)致超聲信號衰減，會有干擾信號產(chǎn)生，如果不及時(shí)過濾掉干擾信號，就會影響最終的成像效果，從而就降低醫(yī)生的診斷效率。有關(guān)資料顯示，在血管內(nèi)超聲信號頻率是1MHz~15MHz時(shí)，超聲信號被人體血管等組織吸收的部分與超聲頻率成正比，它的吸收衰減系數(shù)是0.5dB /（cm ＊MHz）至3.5 dB /（cm＊MHz）[3]。通過血管內(nèi)超聲成像系統(tǒng)采集的血管內(nèi)超聲回波信號的中心頻率和系統(tǒng)超聲探測的深度成反比，頻率將隨探測深度的增加而不斷降低。然后，動態(tài)濾波是超聲信號處理過程中的一個(gè)非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，這個(gè)環(huán)節(jié)將會直接影響到超聲回波信號在探測深度內(nèi)的分辨力。

由于動態(tài)濾波對于血管內(nèi)超聲成像系統(tǒng)很關(guān)鍵，所以需要本文設(shè)計(jì)了一組動態(tài)濾波器，根據(jù)需要設(shè)計(jì)好濾波器參數(shù)，當(dāng)回波深度不斷增加該濾波器的中心頻率隨會降低，濾波器的參數(shù)設(shè)置也會動態(tài)變化，通過合理設(shè)置濾除掉高頻或者低頻的各種干擾信號，從而完成動態(tài)濾波。

■2.2 動態(tài)濾波器的選擇

濾波器的種類可分為兩類，分別是經(jīng)典濾波器和現(xiàn)代濾波器。經(jīng)典濾波器是假設(shè)輸入信號x(n)的有價(jià)值部分和想要去除的部分各自占有不一樣的頻帶，所以當(dāng)x(n)經(jīng)過一個(gè)線性的系統(tǒng)后可以將不需要的部分有效地除掉。假如信號和噪聲存在重疊，那經(jīng)典濾波器也就會無能為力。現(xiàn)代濾波器的理論研究的主要是從含有噪聲的信號數(shù)據(jù)中計(jì)算出數(shù)據(jù)的特定的特征。通過相關(guān)統(tǒng)計(jì)分析出一套最合適的估值算法，再用硬件或者軟件去實(shí)現(xiàn)，在超聲成像系統(tǒng)的工作過程中，就是需要一個(gè)數(shù)字濾波器將一些無用的噪聲徹底的濾除掉。

本文主要研究的濾波器為現(xiàn)代濾波器，它可以按不同方式分類。本文設(shè)計(jì)的動態(tài)濾波器主要如果按處理信號種類分為模擬濾波器和數(shù)字濾波器兩種；如果按照所通過信號的頻段分為低通濾波器、高通濾波器、帶通濾波器和帶阻濾波器四種。

對于血管內(nèi)超聲成像系統(tǒng)需要選擇一組帶通濾波器，該濾波器的中心頻率隨回波深度的增加而逐漸降低，它可以在尋找存有可用信息的回波信號的同時(shí)，能夠?yàn)V除以低頻為主的強(qiáng)回聲信號和以高頻為主的干擾信號。

數(shù)字濾波器還能分為無限沖激相應(yīng)濾波器(Infinite Impulse Response,IIR)和有限沖激響應(yīng)濾波器(Finite Im pulse Response,FIR)。無限沖激響應(yīng)濾波器屬于數(shù)位濾波器，簡稱IIR濾波器。由于無限脈沖響應(yīng)濾波器存在反饋回路，因此對于脈沖輸入響應(yīng)的信號是無限連續(xù)的。有限沖激響應(yīng)濾波器是數(shù)字濾波器的一種，簡稱FIR濾波器。輸入信號經(jīng)過線性時(shí)不變系系統(tǒng)輸出的過程是一個(gè)輸入信號與單位脈沖響應(yīng)進(jìn)行線性卷積的過程。

本文設(shè)計(jì)的動態(tài)濾波器選擇有限沖激響應(yīng)FIR濾波器，該濾波器有三個(gè)優(yōu)點(diǎn)，第一個(gè)是信號輸出穩(wěn)定，第二個(gè)是容易實(shí)現(xiàn)線性相位，第三個(gè)是允許設(shè)計(jì)多通帶濾波器。因此，本文設(shè)計(jì)了基于FPGA的FIR濾波器來對血管內(nèi)超聲信號進(jìn)行濾波處理，該動態(tài)濾波器是基于分布式算法原理。

■2.3 動態(tài)濾波器的分布式算法

FIR濾波器可采用分布式算法，該算法是1973年由Croisier被提出來的。它主要利用只讀存儲器濾波中的乘積和運(yùn)算轉(zhuǎn)換變?yōu)榧?減法、移位和查找表操作，用FPGA實(shí)現(xiàn)很簡易方便，所以在超聲圖像信號處理中很重要。

算法結(jié)構(gòu)簡要說明如下：

設(shè):

其中c(n)為系數(shù)，N是正整數(shù)，M是數(shù)據(jù)格式的字長，n是變量的二進(jìn)制位。

公式2帶入公式1得:

利用FPGA主要實(shí)現(xiàn)式（3）的分布式計(jì)算過程：查找表內(nèi)容可為累加值用變量x(n)分別用N個(gè)移位寄存器存貯，以x(0),x(1)...作為查找表的輸入地址，B次查詢后把結(jié)果加權(quán)累加，這樣便得到了式乘積和的值[4]。

乘累加運(yùn)算是DSP算法的有效途徑，而分布式算法則能夠大大提高乘累加運(yùn)算的效能[5]。根據(jù)以上計(jì)算公式，計(jì)算式中括號的每一乘積項(xiàng)代表著輸入變量的某一位與常量的二進(jìn)制“與”操作，加號代表著算術(shù)和操作，指數(shù)因子代表括號中的值加權(quán)。這是分布式算法的查找表，假如先制作一個(gè)查找表，此表存儲著括號中所有可能的組合值，就可以通過所有輸入變量相對應(yīng)位的組合向量(XMn,X(M-1)n……X1n)對該表進(jìn)行尋址[5]，該查找表稱為DALUT。DALUT的構(gòu)造規(guī)則如表1所示。

表1 DALUT查找表的構(gòu)造規(guī)則

3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析

在仿真實(shí)驗(yàn)時(shí)，先利用MATLAB軟件仿真獲取濾波器的參數(shù)，確定濾波器類型，根據(jù)MATLAB里的設(shè)定的帶通濾波器參數(shù)，基于FPGA設(shè)計(jì)調(diào)用程序設(shè)計(jì)出項(xiàng)目所需的FIR帶通濾波器。

■3.1 動態(tài)濾波器的MATLAB仿真

本設(shè)計(jì)中的動態(tài)濾波器使用MATLAB的濾波器專用設(shè)計(jì)工具FDA模塊，該模塊具有可視化界面，設(shè)定好參數(shù)后可以設(shè)計(jì)出各種類型的濾波器。

如圖3所示，本文設(shè)計(jì)的帶通濾波器的利用RLC諧振原理，通過電阻、電感和電容組合產(chǎn)生，允許特定頻率段的波通過同時(shí)屏蔽其它頻率的波段。

圖3 帶通濾波器電路原理圖

利用MATLAB軟件的工具包Fdatool進(jìn)行仿真，對于血管內(nèi)超聲信號處理電路需要設(shè)計(jì)一種FIR帶通濾波器。首先通過軟件設(shè)定濾波器的采樣頻率是200MHz，中心頻率是32MHz，上限截止頻率是80MHz，下限截止頻率是10MHz，超聲信號的采樣頻率是200MHz，上限截止頻率和下限截止頻率的衰減為±3dB，如圖4所示，縱軸為濾波器幅度，橫軸為濾波器頻率，濾波器只通過上下截止頻率之間的信號，因此該仿真濾波器實(shí)現(xiàn)了帶通效果[6]。

圖4 FIR帶通濾波器幅頻關(guān)系圖

■3.2 基于FPGA實(shí)現(xiàn)動態(tài)濾波器設(shè)計(jì)

硬件利用Altera公司的Quartus II軟件調(diào)用IP核，根據(jù)MATLAB軟件里的信號仿真結(jié)果設(shè)定參數(shù)，基于FPAG設(shè)計(jì)FIR動態(tài)濾波器實(shí)現(xiàn)帶通濾波并進(jìn)行硬件仿真。

(1)建立頂層文件并啟動IP核

在FPGA環(huán)境中創(chuàng)建一個(gè)工程文件，類型是頂層文件，能夠充分調(diào)研FPGA的IP核。

(2)設(shè)置濾波器具體參數(shù)

動態(tài)濾波器的硬件基本參數(shù)如圖5所示，硬件FPGA選擇Cyclone（颶風(fēng)）系列分布式算法，結(jié)構(gòu)為完全平行濾波器，設(shè)置流水線級數(shù)為3，能夠合理利用FPGA資源與兼顧信號處理效率和速度，級數(shù)越高處理速度越快，占用的FPGA的資源就越多，數(shù)據(jù)存儲在器件的邏輯單元[7]。

圖5 FIR動態(tài)濾波器基本參數(shù)顯示圖

項(xiàng)目的仿真實(shí)驗(yàn)以設(shè)計(jì)32階濾波器為例，根據(jù)上圖設(shè)定好的動態(tài)濾波器類型、結(jié)構(gòu)等參數(shù)，來設(shè)計(jì)一種32階的動態(tài)濾波器，如圖6所示。

圖6 32階動態(tài)濾波器

(3)仿真測試

本文設(shè)計(jì)的動態(tài)濾波器是在在Altera軟件中利用ModelSim進(jìn)行了仿真，假如輸入信號數(shù)據(jù)依次為7,3,1...時(shí)，就會得到仿真輸出為35,29,32,16...,與乘累加方式結(jié)果完全一致。對于容量較小的超聲數(shù)據(jù)來說，分布式算法的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于乘累加運(yùn)算[8]。

如圖7所示,filer_in標(biāo)記為濾波之前輸入的信號波形，filter_out標(biāo)記為濾波之后輸出的信號波形，從圖中可看出該動態(tài)濾波器的濾波效果明顯，濾除了低頻和高頻信號，消除了很多噪聲和干擾信號，留下了最具價(jià)值的頻率分量，從而得到了最佳的信噪比，提升最終獲得的超聲圖像的分辨率，并且處理后信號的毛刺很小[9]。

圖7 濾波前和濾波后的信號對比

4 結(jié)束語

本文基于FPGA設(shè)計(jì)了一種血管內(nèi)超聲成像系統(tǒng)的動態(tài)濾波器，該動態(tài)濾波器為FIR帶通濾波器，通過實(shí)驗(yàn)仿真，首先利用MATLAB得到了動態(tài)濾波器的參數(shù)如何設(shè)置，再利用該濾波器能夠有效的對超聲回波信號進(jìn)行濾波，消除干擾和噪聲信號，得到最佳信噪比，提升血管內(nèi)超聲圖像分辨率，滿足系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求，仿真結(jié)果表明基于FPGA采用分布式算法實(shí)現(xiàn)的動態(tài)濾波器硬件規(guī)模較小，消耗邏輯單元數(shù)量少，具有實(shí)時(shí)性好，信號轉(zhuǎn)換快速快，可靠性高的特點(diǎn)。