Page 97 - 《应用声学》2021年第1期

第 40 卷 第 1 期 章希睿等： 奇异值分解滤波器在超声造影成像的应用及性能分析 93

其优化策略。在上述仿真实例中，共采集到 103 帧
2 性能分析与讨论
波束合成基带数据，其在 SVD 滤波前后的 SNR 和
本节以 SNR 和 CTR 作为评价指标，分析 SVD CTR可分别由式(5)和式(6)计算得到。
滤波器 3 个系数对造影成像性能的影响，并且确定

 I 2 J 2 
1 ∑ ∑ 2
 |ROI Signal (i, j)| 
 (I 2 − I 1 + 1)(J 2 − J 1 + 1) 
 i=I 1 j=J 1  (5)
SNR = 10 lg   ,
1 ∑ ∑
 I 4 J 4 
 2 
|ROI Noise (i, j)|
(I 4 − I 3 + 1)(J 4 − J 3 + 1)
i=I 3 j=J 3
 I 2 J 2 
1 ∑ ∑ 2
 |ROI Signal (i, j)| 
 (I 2 − I 1 + 1)(J 2 − J 1 + 1) 
 i=I 1 j=J 1  (6)
CTR = 10 lg   ,
J 6
I 6
 1 ∑ ∑ 
 2 
|ROI Tissue (i, j)|
(I 6 − I 5 + 1)(J 6 − J 5 + 1)
i=I 5 j=J 5
其中，ROI Signal 、ROI Noise 和 ROI Tissue 分别表示微 的SNR 和CTR，但会导致图像出现闪烁现象 (SNR
泡、噪声和组织残留对应的信号区域，选取方法参 和 CTR 方差变大)，其严重程度与 M 呈负相关。此
见图4(a)中的三色虚线框。 外，批处理帧数对 CTR 的影响程度明显高于 SNR，
造影成像为动态模式，其性能应考虑所有帧的 而且对二者的影响呈相反趋势。因此，在优化该滤
结果以作综合评价。因此，本文以所有帧的 SNR和 波器系数时，需在 SNR、CTR 以及图像闪烁程度中
CTR 均值来分别评价造影成像的 SNR 及 CTR 性 寻求妥协与平衡。针对本文的应用实例，M = 103
能。另外，在仿真过程中发现 SVD滤波器会导致动 为最佳选择，理由是 SNR 最高，CTR 虽处于劣势，
态图像出现闪烁现象，因而以所有帧 SNR 和 CTR 但仍可超过未作处理时的 CTR 约达 7 dB，且图像
的方差值来量化该现象的程度，并以此作为滤波器 闪烁程度最低。
系数优化的参考标准之一。
2.2 组织残留阈值
2.1 批处理帧数 在分析组织阈值索引 I α 对性能的影响时，令
在分析批处理帧数 M 对性能的影响时，令 M = 103、I β = 36。表2给出了 I α 在不同取值下的
I α = 2、I β = 36。表1 给出了 M 在不同取值下的性 性能指标。当I α = 2时，图像性能出现拐点：CTR显
能指标。可见，SVD 滤波器能够同时提升造影图像 著提升，SNR几无下降。在此之后，随着I α 的变大，

表 1 M 在不同取值下的 SNR 及 CTR 指标 (I α = 2、I β = 36)
Table 1 SNRs and CTRs under different values of M (I α = 2, I β = 36)

处理方法 SNR 均值/dB CTR 均值/dB SNR 方差/dB 2 CTR 方差/dB 2
不作 SVD 滤波 17.22 7.39 0.42 0.16
做 SVD 滤波 (M = 103) 20.22 14.82 1.24 3.01
做 SVD 滤波 (M = 80) 19.82 16.09 2.97 14.63
做 SVD 滤波 (M = 70) 19.85 17.17 2.12 20.45
做 SVD 滤波 (M = 60) 19.80 18.07 1.26 22.32
做 SVD 滤波 (M = 50) 19.76 17.79 0.81 23.00
做 SVD 滤波 (M = 40) 19.70 18.72 2.49 16.70
做 SVD 滤波 (M = 30) 19.09 19.98 4.13 15.87
做 SVD 滤波 (M = 20) 19.48 20.49 13.47 26.30
做 SVD 滤波 (M = 10) 17.94 20.49 14.79 24.11