專利名稱：信號分析方法、超聲波圖像分析方法以及超聲波成像系統(tǒng)的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種信號分析方法，且特別涉及一種超聲波圖像信號的分析方法以及其應用。
背景技術：
在已知技術中，超聲波成像已廣泛應用于各種領域中，例如工業(yè)、軍事、醫(yī)學等各種不同領域范圍。其中，超聲波成像系統(tǒng)于醫(yī)學應用時，可用來測量人體組織的生理特性，諸如血管或血液的流速等。其利用多普勒(Doppler)原理將超聲波能量傳送到待測的人體組織區(qū)域，再接收由待測區(qū)域反射的超聲波能量值。根據(jù)所反射的超聲波能量，超聲波成像系統(tǒng)可顯示此待測區(qū)域的二維超聲波圖像。然而，對于欲檢測血管中血液的低流速或較小血管管徑而言，其信息必須搭配特定的信號分析方法來分析待測區(qū)域所反射的超聲波能量值始可獲得。已知的信號分析方法是在頻率域中對反射的超聲波能量進行分析。然而，此種頻率域(frequency domain)方法存在有部分缺失,不易克服。詳細而言，根據(jù)多普勒原理，當超聲波成像系統(tǒng)將超聲波發(fā)射至待測區(qū)域內(nèi)的待檢測物質(zhì)，例如血管中的紅血球，而由該待檢測物質(zhì)反射的回波信號(echo)，其頻率會偏移，此頻率偏移量與待檢測物質(zhì)的速度在發(fā)射方向上的分量成正比。在脈沖波(pulsed wave)多普勒模式中，超聲波成像系統(tǒng)的探頭向待測區(qū)域發(fā)射一系列的短脈沖，超聲波成像系統(tǒng)所接收的反射信號可表示為二維的數(shù)據(jù)集，其中一維代表脈沖發(fā)射索引(即慢時間軸(slow time axis))，另一維則為飛行時間(即快時間軸(fast time axis))。慢軸上的信號即攜有多普勒頻移的訊息。因此，分析慢軸信號的相位即可獲得待檢測物質(zhì)的圖像信息。已知的信號分析方法通常是計算兩相鄰慢軸的自相關(selfcorrelation)函數(shù)，以估計相位偏移(Phase shift)，并據(jù)此計算待檢測物質(zhì)的速度等信息。但此已知的信號分析方法是將慢軸上的信號經(jīng)傅立葉變換(Fourier transform)后始進行計算,也就是在頻率域中進行信號的分析。然而，目前已知的信號分析方法存在如底下的缺失。一是多普勒信號容易受到低頻信號的干擾，例如血管壁的脈動、心臟脈搏、呼吸或不自主運動。而此方法必須利用wall filter高通濾波器來濾除噪聲,始可進行后續(xù)的分析。設計理想的高通濾波器并非易事，從而提高了頻率域分析方法的困難度。二是頻率域分析方法的核心算法-傅立葉變換，其本質(zhì)上為積分變換，時間域信號一旦經(jīng)過變換，所有的時變訊息將完全遺失。因此已知的信號分析方法無法提供實際測量情況下，特定瞬時的頻率信息。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的一實施例提出一種時間域(Time domain)的信號分析方法。所述信號分析方法包括如下步驟:(a)接收待分析信號。(b)利用經(jīng)驗模態(tài)分解(EmpiricalMode Decomposition , EMD),以迭代方式(iterative method)對待分析信號進行篩選(iteratively sift),以分解出至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)(intrinsic function, IMF)。(c)對本質(zhì)模態(tài)函數(shù)進行希爾伯特變換(normalized Hilbert transform)。經(jīng)變換后的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)包含相位信息(phase information)。(d)利用相位處理手段來處理經(jīng)變換后的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)，以獲得包含角頻率(angular frequency)信息的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。本發(fā)明的另一實施例提出一種超聲波圖像分析方法，其適用于超聲波成像系統(tǒng)。所述超聲波圖像分析方法包括如下步驟:(a)接收待分析信號。(b)利用經(jīng)驗模態(tài)分解，以迭代的方式對于待分析信號進行篩選，以分解出至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。(C)對本質(zhì)模態(tài)函數(shù)進行希爾伯特變換。經(jīng)變換后的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)包含相位信息。(d)利用相位處理手段來處理經(jīng)變換后的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)，以獲得包含角頻率信息的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。(e)比對經(jīng)處理后的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)與相關待分析信號的超聲波圖像，以辨識超聲波圖像信息。本發(fā)明的另一實施例提出一種超聲波成像系統(tǒng)，其包括信號收發(fā)模塊、信號處理模塊以及圖像顯示模塊。信號收發(fā)模塊接收待分析信號。信號處理模塊利用經(jīng)驗模態(tài)分解，以迭代方式對待分析信號進行篩選，以分解出至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。信號處理模塊對本質(zhì)模態(tài)函數(shù)進行希爾伯特變換。經(jīng)變換后的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)包含相位信息。信號處理模塊利用相位處理手段來處理經(jīng)變換后的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)，以獲得包含角頻率信息的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。信號處理模塊比對經(jīng)處理后的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)與相關待分析信號的超聲波圖像，以辨識超聲波圖像的圖像信息。圖像顯示模塊根據(jù)信號處理模塊對于待分析信號的處理結(jié)果來顯示對應一待測區(qū)域的該超聲波圖像。為讓本發(fā)明的上述特征和優(yōu)點能更明顯易懂，下文特舉實施例，并配合附圖作詳細說明如下。


圖1繪示本發(fā)明實施 例的信號分析方法步驟流程圖。圖2繪示本發(fā)明實施例的超聲波成像系統(tǒng)方塊示意圖。圖3A繪示本發(fā)明實施例的仿體的超聲波圖像。圖3B繪示圖3A的仿體的待分析信號的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。圖4A繪示本發(fā)明另一實施例的仿體的超聲波圖像。圖4B繪示圖4A的仿體待分析信號的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。主要元件符號說明100:超聲波成像系統(tǒng)110:信號收發(fā)模塊112:換能器陣列單元114:驅(qū)動單元120:信號處理模塊122:數(shù)據(jù)處理單元124:數(shù)據(jù)分析單元130:圖像顯示模塊132:顯示屏幕200:待測區(qū)域SI 10、S120、S130、S140:信號分析方法的步驟
W1、W2:血管的大小D1、D2:血管壁與仿體表面的距離
具體實施例方式圖1繪示本發(fā)明實施例的信號分析方法的步驟流程圖。請參考圖1，本實施例的信號分析方法在時間域處理信號，以獲得時變(time-varying)的頻率信息。首先，在步驟SllO中，接收待分析信號。此待分析信號包含例如由待測區(qū)域內(nèi)的待檢測物質(zhì)所反射的慢軸(Slow time axis)信號,其包括多普勒頻移信息(doppler shift)。接著,在步驟S120中，利用經(jīng)驗模態(tài)分解，以迭代方式對待分析信號進行篩選，以分解出多個不同頻段的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。經(jīng)驗模態(tài)分解方法可以參考US20100092028A1、US6901353B1等文獻，并不在此限。此步驟分解所得的結(jié)果包含至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。在實施例中，如果根據(jù)此至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)即可分析獲得待檢測物質(zhì)的圖像信息時，則本發(fā)明并不局限于分解出多個不同頻段的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。在步驟S130中，對不同頻段的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)進行希爾伯特變換。而經(jīng)變換后的各本質(zhì)模態(tài)函數(shù)包含相位信息。繼之，在步驟S140中，利用相位處理手段來處理經(jīng)變換后的各本質(zhì)模態(tài)函數(shù)，以獲得包含角頻率信息的各本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。在本實施例中，步驟S140的相位處理手段包括搭配曲線擬合(curve fitting)來濾除角頻率信息中的突波(surge)等噪聲，亦即角頻率跳動信息的成分，以得到穩(wěn)定的角頻率信息。詳細而言，本實施例的相位處理手段包括對各本質(zhì)模態(tài)函數(shù)的相位信息進行微分，以獲得對應的角頻率信息。亦即，如果各本質(zhì)模態(tài)函數(shù)的相位信息為Ψ，角頻率信息為ω，此相位處理手段首先對各本質(zhì)模態(tài)函數(shù)的相位信息V進行微分，以獲得角頻率信息ω= d￥/dt0接著，此相位處理手段利用曲線擬合(curve fitting)來濾除角頻率信息ω中的部分成分，例如突波等噪聲。簡單來說，本實施 例的信號分析方法直接分析待測區(qū)域所反射的慢軸信號，先對其進行經(jīng)驗模態(tài)分解，再利用希爾伯特變換修整所得的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)的包絡線，進而直接求出各本質(zhì)模態(tài)函數(shù)的相位信息，以計算其角頻率信息。此外，在一實施例中，所述信號分析方法還包括比對分析所得的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)與相關待分析信號的二維圖像，以辨識二維圖像上的圖像信息，此圖像信息包含待檢測物質(zhì)的位置、大小及移動速度。由于本實施例的信號分析方法采用時間域方法，因此其分析結(jié)果包含時變的頻率信息，可即時掌握待測區(qū)域的實際測量情況。本實施例的信號分析方法可廣泛地應用在分析經(jīng)希爾伯特變換修整包絡線后的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)，并利用相位處理手段來獲得穩(wěn)定的角頻率信息，此信號分析方法并不限于任何形式的信號檢測暨處理系統(tǒng)。為更清楚地了解本發(fā)明，以下將配合附圖，以本實施例的信號分析方法應用在超聲波成像系統(tǒng)的范例實施例來作詳細說明。圖2繪示本發(fā)明實施例的超聲波成像系統(tǒng)的方塊示意圖。請參考圖2，本實施例的超聲波成像系統(tǒng)100包括信號收發(fā)模塊110、信號處理模塊120以及圖像顯示模塊130。信號收發(fā)模塊110包括換能器陣列單元112及驅(qū)動單元114。在此，信號收發(fā)模塊110例如包括超聲波成像系統(tǒng)100前端的超聲波探頭。在本實施例中，驅(qū)動單元114用以提供驅(qū)動信號至換能器陣列單元112內(nèi)的各換能器，以觸發(fā)各該換能器將超聲波信號傳遞至待測區(qū)域200。換能器陣列單元112被觸發(fā)后產(chǎn)生超聲波信號，并發(fā)射該超聲波信號至待測區(qū)域200。待測區(qū)域200通?？蔀樯矬w組織區(qū)域或其傳輸媒介(例如:人體組織區(qū)域/動物組織區(qū)域或是其傳輸媒介)，在本實施例中例如是血管及在其中流動的血液。接著，由待測區(qū)域200反射出的超聲波反射波再被換能器陣列單元112所接收，以使其后的信號處理模塊120取得待測區(qū)域的原始數(shù)據(jù)，即待分析信號。在本實施例中，換能器陣列單元112在接收到待測區(qū)域200所反射的反射波之后，可將該等模擬的反射波信號變換為數(shù)字信號。換句話說，本實施例的換能器陣列單元112可還包括模擬數(shù)字變換器，用以將該等模擬的反射波信號變換為數(shù)字信號，但本發(fā)明并不限于此。在其他實施例中，模擬數(shù)字變換功能也可由驅(qū)動單元114內(nèi)部的電路來執(zhí)行，或者由信號收發(fā)模塊110與信號處理模塊120之間的介面電路來執(zhí)行，本發(fā)明并不加以限制。接著，在本實施例中，信號處理模塊120包括數(shù)據(jù)處理單元122以及數(shù)據(jù)分析單元124。在取得待分析信號之后，數(shù)據(jù)處理單元122對待分析信號的數(shù)據(jù)進行波束成形與聚焦操作。如前所述，換能器陣列單元112中的各換能器用以接收待測區(qū)域200反射出的反射波。對各該換能器而言，其延遲時間各不相同，因此需要一個波束成形電路來對各該反射波的圖像信號進行不同的延遲。是以，數(shù)據(jù)處理單元122包括波束成形電路來適當?shù)貙⑽⒎盅舆t引入到所接收的各圖像信號中，以動態(tài)地聚焦信號，進而產(chǎn)生出精確的待測區(qū)域二維超聲波圖像。之后，數(shù)據(jù)處理單元122將波束成形后的信號自極坐標變換為直角坐標，以獲得用直角坐標來表示信號強度及相位的I/Q數(shù)據(jù)(I/Q data)。進而，數(shù)據(jù)處理單元122將I/Q數(shù)據(jù)進行格式變換，以使I/Q數(shù)據(jù)可供圖像顯示模塊130在其顯示屏幕132上顯示。在本實施例中，二維的超聲波圖像為超聲波成像系統(tǒng)100在B掃描模式下檢測待測區(qū)域200所得。另一方面，為了進一步辨識超聲波圖像的圖像信息，本實施例的數(shù)據(jù)分析單元124利用圖1的信號分析方法對待測區(qū)域200反射`的待分析信號進行經(jīng)驗模態(tài)分解。接著，數(shù)據(jù)分析單元124利用希爾伯特變換修整待`分析信號的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)的包絡線，進而在時間域利用前述的相位處理手段直接求出各本質(zhì)模態(tài)函數(shù)的相位信息，以計算其角頻率信息。之后，數(shù)據(jù)分析單元124比對經(jīng)處理后的各本質(zhì)模態(tài)函數(shù)與待分析信號的超聲波圖像，以辨識超聲波圖像的圖像信息。在此，待分析信號為超聲波成像系統(tǒng)100在A掃描模式下檢測待測區(qū)域200所得。超聲波圖像的圖像信息例如是生物體組織(例如:人、動物等)中血管的位置、大小及其中血液的流速。另外，本公開的超聲波圖像的分析方法的各步驟的相關細節(jié)均可以由圖1至圖2實施例的敘述中獲致足夠的教示、建議與實施說明，因此不再贅述。另一方面，本公開例的超聲波圖像分析方法可用軟件或可編程邏輯陣列(FPGA, Field Programmable GateArray)芯片或其他軟硬件等方式來實現(xiàn)，本發(fā)明并不加以限制。圖3A繪示本發(fā)明實施例的仿體(phantom)的超聲波圖像。圖3B繪示圖3A的仿體待分析信號的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。其中圖3A的橫軸表示仿體的深度，縱軸表示仿體的橫向位置；圖3B的橫軸表不仿體的橫向位置,縱軸表不仿體各頻段經(jīng)正規(guī)化(normalized)的IMF強度。請參考圖3A及圖3B，圖3A的仿體的超聲波圖像例如是由圖2的超聲波成像系統(tǒng)100在B掃描模式下檢測待測區(qū)域200所得，其中仿體被配置于待測區(qū)域200中可模擬活體的軟組織，因此適于體外實驗的超聲波成像。在圖3A中，超聲波成像系統(tǒng)100的超聲波探頭對待測區(qū)域的仿體發(fā)射超聲波信號，以檢測其二維超聲波圖像。此二維超聲波圖像包括血管位置、均勻仿體介質(zhì)以及檢測時所使用的標定點，其細節(jié)如圖3A所繪示。圖3B所例示的不同頻段的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)，為例如通過圖1的信號分析方法處理所得的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。如前所述，利用此方法可直接在時間域中處理各本質(zhì)模態(tài)函數(shù)，以濾除信號突波等噪聲。在本實施例中，比對圖3B的多個本質(zhì)模態(tài)函數(shù)與圖3A的超聲波圖像，可辨識超聲波圖像上的血管的位置、大小及其中血液的流速。在實務操作上，超聲波成像系統(tǒng)100的探頭由例如圖3A中的左側(cè)向仿體發(fā)射超聲波信號來獲得反饋信號。因此，在圖3B中，各本質(zhì)模態(tài)函數(shù)在不同介質(zhì)與界面中會產(chǎn)生信號變化值，如圖中虛線所圈之處以及兩直虛線包圍住的區(qū)域。該等虛線所圈之處即是對應圖3A的血管壁的圖像，而兩直虛線包圍住的區(qū)域即是血管中血液流動的區(qū)域，其中寬度Wl代表血管的大??；D1代表血管壁與仿體表面的距離，即血管的位置。此外，根據(jù)圖3B中兩直虛線包圍住的區(qū)域的各本質(zhì)模態(tài)函數(shù)的強度也可計算出血管內(nèi)血液的流速。在本實施例中，血液的流速例如是每秒2.0毫升(2.0ml/s)。因此，利用此方法可即時的判斷淺層及深層血管的位置與大小，并且可用于判斷不同血管的流速值，以區(qū)別其種類，例如動脈、靜脈或微血管。圖4A繪示本發(fā)明另一實施例的仿體超聲波圖像。圖4B繪示圖4A的仿體待分析信號的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。其中圖4A的橫軸表示仿體的深度，縱軸表示仿體的位置；圖4B的橫軸表示仿體的位置，縱軸表示仿體各頻段經(jīng)正規(guī)化(normalized)的MF強度。請參考圖4A及圖4B，圖4A的二維超聲波圖像包括血管位置、均勻仿體介質(zhì)以及檢測時所使用的標定點，其細節(jié)如圖4A所繪示。同樣地，圖4B所例示的不同頻段的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)是通過圖1的信號分析方法處理所得的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。在本實施例中，比對圖4B所例示的多個本質(zhì)模態(tài)函數(shù)與圖4A的超聲波圖像，同樣可辨識出超聲波圖像上的血管的位置、大小及其中血液的流速。在圖4B中的虛線所圈之處的信號變化值即是對應圖4A的血管壁的圖像，而兩直虛線包圍住的區(qū)域即是血管中血液流動的區(qū)域，其中寬度W2代表血管的大??；D2代表血管壁與仿體表面的距離， 即血管的位置。此外，比較圖3B與圖4B中各對應的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)的強度可知,兩者的強度并不相同,代表圖3A與圖4A的血管內(nèi)血液的流速并不相同。在本實施例中，根據(jù)圖4B中兩直虛線包圍住的區(qū)域的各本質(zhì)模態(tài)函數(shù)的強度來計算，可得其血液的流速為例如每秒4.0毫升(4.0ml/s)。綜上所述，在本發(fā)明的范例實施例中，信號分析方法利用信號在不同介質(zhì)與界面的不同特性，搭配頻段拆解，分析信號傳遞至不同介質(zhì)與界面所產(chǎn)生的頻率變化值，以準確描繪出待測物的位置及大小。此外，所述信號分析方法利用相位處理手段，搭配曲線擬合在時間域中濾除角頻率信息中的突波等噪聲，以得到穩(wěn)定的角頻率信息，并可即時掌握待測區(qū)域的實際測量情況。雖然本發(fā)明已以實施例公開如上，然其并非用以限定本發(fā)明，本領域技術人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，當可作些許的更動與潤飾，故本發(fā)明的保護范圍當視所附權利要求書所界定者為準。
權利要求
1.一種時間域的信號分析方法，包括: 接收待分析信號； 利用經(jīng)驗模態(tài)分解，以迭代方式對該待分析信號進行篩選，以分解出至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)； 對該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)進行希爾伯特變換，其中經(jīng)變換后的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)包含相位信息；以及 利用相位處理手段來處理經(jīng)變換后的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)，以獲得包含角頻率信息的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。
2.如權利要求1所述的信號分析方法，還包括: 比對經(jīng)處理后的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)與相關該待分析信號的二維圖像，以辨識該二維圖像上的圖像信息。
3.如權利要求1所述的信號分析方法，其中利用該相位處理手段來處理經(jīng)變換后的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)的步驟在時間域內(nèi)進行。
4.如權利要求1所述的信號分析方法，其中利用該相位處理手段處理經(jīng)變換后的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)的步驟包括: 對該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)的該相位信息進行微分，以獲得該角頻率信息；以及 利用曲線擬合手段來濾除該角頻率跳動信息的成分。
5.如權利要求1所述的信號分析 方法，其中在利用經(jīng)驗模態(tài)分解篩選該待分析信號的步驟中分解所得的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)包括多個不同頻段的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。
6.如權利要求2所述的信號分析方法，還包括: 發(fā)射檢測信號至待測區(qū)域；以及 接收該待測區(qū)域所反射的該待分析信號， 其中相關該待分析信號的該二維圖像包括該待測區(qū)域的圖像。
7.如權利要求6所述的信號分析方法，其中該待測區(qū)域內(nèi)含有待檢測物質(zhì)，該待測區(qū)域所反射的該待分析信號包含該待檢測物質(zhì)的多普勒頻移信息。
8.如權利要求7所述的信號分析方法，其中該二維圖像上的圖像信息包含該待檢測物質(zhì)的移動速度及位置。
9.一種超聲波圖像的分析方法，適用于超聲波成像系統(tǒng)，該分析方法包括: 接收待分析信號； 利用經(jīng)驗模態(tài)分解，以迭代方式對該待分析信號進行篩選，以分解出至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)； 對該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)進行希爾伯特變換，其中經(jīng)變換后的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)包含相位信息； 利用相位處理手段來處理經(jīng)變換后的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)，以獲得包含角頻率信息的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)；以及 比對經(jīng)處理后的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)與相關該待分析信號的超聲波圖像，以辨識該超聲波圖像信息。
10.如權利要求9所述的超聲波圖像分析方法，其中利用該相位處理手段來處理經(jīng)變換后的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)的步驟在時間域內(nèi)進行。
11.如權利要求9所述的超聲波圖像分析方法，其中利用該相位處理手段處理經(jīng)變換后的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)的步驟包括: 對該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)的該相位信息進行微分，以獲得該角頻率信息；以及 利用曲線擬合手段來濾除該角頻率跳動信息的成分。
12.如權利要求9所述的超聲波圖像分析方法，其中在利用經(jīng)驗模態(tài)分解篩選該待分析信號的步驟中分解所得的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)包括多個不同頻段的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。
13.如權利要求9所述的超聲波圖像分析方法，還包括: 發(fā)射檢測信號至待測區(qū)域；以及 接收該待測區(qū)域所反射的該待分析信號， 其中相關該待分析信號的該超聲波圖像包括該待測區(qū)域的圖像。
14.如權利要求13所述的超聲波圖像分析方法，其中該待測區(qū)域含有待檢測物質(zhì)，該待測區(qū)域所反射的該待分析信號包含該待檢測物質(zhì)的多普勒頻移信息。
15.如權利要求14所述的超聲波圖像分析方法，其中該超聲波圖像的圖像信息包含該待檢測物質(zhì)的位置、大小及移動速度。
16.如權利要求9所述的超聲波圖像分析方法，其中該待分析信號為在A掃描模式或B掃描模式下檢測待測區(qū)域所 得。
17.—種超聲波成像系統(tǒng),包括: 信號收發(fā)模塊，接收待分析信號； 信號處理模塊，利用經(jīng)驗模態(tài)分解，以迭代方式對該待分析信號進行篩選，以分解出至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)；對該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)進行希爾伯特變換，其中經(jīng)變換后的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)包含相位信息；利用相位處理手段來處理經(jīng)變換后的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)，以獲得包含角頻率信息的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)；以及比對經(jīng)處理后的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)與相關該待分析信號的超聲波圖像，以辨識該超聲波圖像信息；以及 圖像顯示模塊，根據(jù)該信號處理模塊對該待分析信號的處理結(jié)果來顯示對應待測區(qū)域的該超聲波圖像。
18.如權利要求17所述的超聲波成像系統(tǒng)，其中該信號分析模塊在時間域內(nèi)利用該相位處理手段來處理經(jīng)變換后的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。
19.如權利要求17所述的超聲波成像系統(tǒng)，其中該信號分析模塊利用該相位處理手段處理經(jīng)變換后的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)時，對該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)的該相位信息進行微分，以獲得該角頻率信息；以及利用曲線擬合手段來濾除該角頻率跳動信息的成分。
20.如權利要求17所述的超聲波成像系統(tǒng)，其中該信號分析模塊分解所得的該至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)包含多個不同頻段的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。
21.如權利要求17所述的超聲波成像系統(tǒng)，其中信號收發(fā)模塊更發(fā)射檢測信號至該待測區(qū)域；以及接收該待測區(qū)域所反射的該待分析信號，其中相關該待分析信號的該超聲波圖像包含該待測區(qū)域的圖像。
22.如權利要求21所述的超聲波成像系統(tǒng)，其中該待測區(qū)域含有待檢測物質(zhì)，該待測區(qū)域所反射的該待分析信號包括該待檢測物質(zhì)的多普勒頻移信息。
23.如權利要求22所述的超聲波成像系統(tǒng)，其中該超聲波圖像的圖像信息包括該待檢測物質(zhì)的位置、大小及移動速度。
24.如權利要求17所述的超聲波成像系統(tǒng)，其中該待分析信號為超聲波成像系統(tǒng)在A掃描模式 或B掃描模式下檢測該待測區(qū)域所得。
全文摘要
一種信號分析方法、超聲波圖像分析方法以及超聲波成像系統(tǒng)。所述信號分析方法包括如下步驟。接收待分析信號。利用經(jīng)驗模態(tài)分解及迭代的方式對于待分析信號進行篩選，以分解出至少一本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。對本質(zhì)模態(tài)函數(shù)進行希爾伯特變換。經(jīng)變換后的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)包括相位信息。利用相位處理手段來處理經(jīng)變換后的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)，以獲得包括角頻率信息的本質(zhì)模態(tài)函數(shù)。上述信號分析方法可應用于超聲波成像系統(tǒng)，以辨識超聲波圖像信息。
文檔編號A61B8/00GK103181780SQ20121007320
公開日2013年7月3日 申請日期2012年3月19日 優(yōu)先權日2011年12月27日
發(fā)明者李皇德, 邵耀華, 張幼青, 黃百綱, 施明 申請人:財團法人工業(yè)技術研究院