Barker编码激励在眼科高频超声成像中的应用研究

周 盛 王晓春 计建军 杨 军 王延群

(中国医学科学院 生物医学工程研究所，天津 300192)

引言

临床上为了防止超声波的空化效应和热效应对人体可能造成的损害，对医学超声成像系统的声输出功率进行了严格的限定。相对于人体其它组织器官，专用眼科超声影像设备对于时间平均声强(ISPTA.3)、脉冲平均声强(ISPPA.3)和机械指数(MI)等声输出参数的要求更为严格，使得无法单纯的依靠提高单脉冲幅值的方法提高超声波能量。

目前应用的眼科 A/B型超声诊断设备，使用的超声波中心频率一般限制在10 MHz。当临床上需要获取病灶组织更多的细节信息时，中心频率可进一步提高到15 MHz甚至20 MHz，对于晶状体、玻璃体、视网膜等相对浅表组织图像的分辨率会得到很大地提高，却会丢失深部眼眶组织的回波信息，失去了全景成像的作用，在很大程度上影响了其在眼科临床诊断中的应用价值。

将编码信号引入到医学超声成像中来，可以很好的解决上述问题，既能满足声输出检测规范对于眼科超声成像设备的要求，又能很好的提高信噪比和分辨率，最终改善图像质量。这种技术称之为数字编码超声技术(digital encode ultrasound，DEU)，是借鉴雷达通信中的扩频技术[1]，利用通信理论中的脉冲压缩原理，采用长的编码脉冲发射取代单载波、短脉冲的发射机制，能够在不增加峰值发射功率的前提下，在单位时间内发射更多的能量，显著提高平均发射功率，当然还需要利用脉冲压缩将这些能量压缩到很短的时间内，从而提高系统的信噪比[2]，进而达到提高分辨力和穿透力的目的[3]。

Newhouse在1974年首次将编码激励技术引入到医学超声成像中[4-6]，提出了白噪编码的超声成像和多普勒测量系统。在此后的近30年里，各种编码激励方案得到了广泛地研究，人们提出了包括Barker码、Golay互补序列对、Chirp信号和伪 Chirp序列在内的各种编码方法[7]。目前在国外，丹麦技术大学的快速成像实验室、波兰科学院超声波等研究机构仍然在进行这方面的研究，并时有新的结果。国内一些高校也就此进行了有意义的研究[8-9]。但目前国内这方面的研究很多都局限于理论仿真，很少有对整个的系统实现。

本研究基于前人的理论基础，提出并搭建了可以实现眼科高频超声编码激励和脉冲压缩技术的超声发射接收实验平台，并最终将实验所得眼科超声图像数据通过USB接口实时地在上位机上处理和显示。

1 方法

1.1 发射编码

发射编码按其内容分为相位编码和频率编码，也可以按照发射次数分为单次发射码和多次发射码，如表1所示。

表1 超声编码的分类Table 1 Different types of codes

Chirp码脉冲压缩效果受衰减和波束合成等非线性因素的影响相对较小，而且只需要一次发射就可以完成脉冲压缩，受组织运动影响较小，因此是超声成像系统编码信号的理想选择之一。但是由于Chirp码需要多幅值发射电压，对发射电压和硬件的要求较高。因此在数字化高频眼科超声诊断设备中，基于发射编码、系统复杂程度等考虑，一般采用二相编码信号作为发射编码。Golay互补序列虽然可以完全消除旁瓣达到最佳脉冲压缩效果，但两次发射的机制，容易受到组织运动的影响，引入误差。虽然眼睛是基本静止的生物组织，但由于我们所选用的是机械扇形扫描探头，所以还是会在一定程度上影响成像效果。M序列在码长较短时的脉冲压缩效果较Barker码差;又根据文献[10-11]给出的最优编码序列的概念、判断标准和计算方法，通过穷举搜索可以得到不同码长的最优编码序列[8]，Barker码除了码长 N=11时不是最优编码序列，其余都是。而且文献[12]中也对13位Barker码应用于高频超声成像中做了一定的实验室研究。

综合比较，最终采用13位 Barker码作为本项目数字超声眼科诊断系统中编码激励的发射码型。

1.2 解码压缩方式

目前医学超声编码激励系统中常用的脉冲压缩方法分为匹配滤波和非匹配滤波两种。对于Golay码和Chirp码，匹配滤波都能取得很好的脉冲压缩效果，并且设计及实现方法相对简单。而对于Barker码，采用匹配滤波脉冲压缩方法具有最低的距离旁瓣，但主瓣幅度也只是旁瓣幅度的N倍，其中N是Barker码的长度。对于最长的13位Barker码，匹配脉冲压缩得到的信噪比增益为11.1 d B，而峰值旁瓣水平(peak sidelobe level，PSL)也只有(22 dB，对距离旁瓣的抑制不够好[9]。为此设计出了逆滤波器[13-14]、维纳滤波器[15]、尖峰滤波器[16]以及失配滤波器等非匹配滤波脉冲压缩方法[12，17]，以损失很小的信噪比增益为代价来换取更好的距离旁瓣脉冲压缩效果。

对比各种解码压缩方式的优缺点，本研究对匹配滤波与非匹配滤波分别进行了仿真实验，结果表明。失配滤波方法可以达到最好的脉冲压缩效果。通过此方法，可以使平均距离旁瓣水平(integrated sidelobe level，ISL)和PSL都尽可能的低。

1.3 仿真实验

二进制13位 Barker码表示为：[+1，+1，+1，+1，+1，-1，-1，+1，+1，-1，+1，-1，+1]，由于采样频率一般选用信号回波频率的8倍，这里用以下序列来构造每周期8个采样点的正弦波，分别用[0，-7，-10，-7，0，7，10，7]表示 -1，用[0，7，10，7，0，-7，-10，-7]表示 +1，图 1 ～ 图 3 为Barker码的 Matlab仿真波形。其中，图1为13位Barker码波形。图2为经过匹配滤波后得到的结果，主瓣峰峰值达到了±312，而旁瓣峰峰值为±24，主副比为13。图3为13位Barker码匹配滤波结果的峰值包络波形，可见旁瓣衰减达到了-45 dB。

图1 13位Barker码波形Fig.1 Simulated waveform of 13-bit Barker code

图2 匹配滤波结果Fig.2 Simulated results of match filter

图3 匹配滤波结果的峰值包络波形图Fig.3 Simulated envelope of match filter

13位Barker码匹配滤波的FPGA实现相对简单，需要开辟一个深度13×8，14 bit的存储空间进行卷积解码。将解码滤波系数序列中为+1的系数对应的回波数据保持原数，将解码滤波系数序列中为(1的系数对应的回波数据进行补码取反，然后进行对应数据并行累加，即可得到匹配滤波的结果。

图4是用Modelsim仿真得到的结果图，上端波形为13位Barker码编码激励信号，下端波形为经过匹配滤波解码压缩后的信号。可见，Barker码匹配滤波解码压缩后存在较大的旁瓣。

图4 匹配滤波的Modelsim仿真结果图Fig.4 Modelsim Simulated of match filter

图5为13位Barker码经过失配滤波后得到的结果，实验中我们设计的失配滤波器的阶数为 P=3N=39。主瓣峰峰值达到了 ±127，而旁瓣峰峰值为±1，主副比为127，是匹配滤波主副比的9.7倍。由此说明失配滤波虽然降低了主瓣峰值，但有效地降低了旁瓣水平，提高了信噪比。图6为13位Barker码失配滤波结果的峰值包络波形，可见旁瓣衰减达到了-60 dB。

图5 失配滤波结果Fig.5 Simulated results of mis-match filter

图6 失配滤波峰值包络波形Fig.6 Simulated envelope of mis-match filter

在FPGA的设计中，具体的实现步骤如图7所示。首先将失配滤波器系数进行量化，乘以27=128，并取整存入FPGA的RAM中，然后构建实时延时回波矩阵，将系数分别与回波矩阵各行相乘，随后将矩阵39行相乘的结果累加，并除以量化倍数，即可得到失配滤波解码压缩的结果。

图8是用Modelsim仿真的结果图，上端波形为13位Barker码编码激励信号，下端波形为经过失配滤波解码压缩后的信号。可见，13位Barker码失配滤波解码压缩后有效地压缩了旁瓣，在保证分辨率的前提下可以有效地提升信噪比。

1.4 系统方案与设计

图7 失配滤波框图Fig.7 Mis-match filter diagram based on FPGA

图8 失配滤波Modelsim仿真结果Fig.8 Modelsim simulated of mis-match filter

编码激励系统和传统的脉冲回波成像系统不同之处在于：(1)发射电路采用编码发射激励，激励脉冲的长度远大于单脉冲;(2)接收电路需要对回波信号进行脉冲压缩，脉冲压缩算法的计算量很大。因此，编码发射的实验系统设计有以下特殊要求：(1)发射电路能够产生各种不同的编码激励;(2)该系统成像帧频是10帧/s，每帧由512条线组成，每条线包含768个点，要求FPGA能够实时地对编码激励的回波进行脉冲压缩并且成像。

根据以上系统设计要求，图9为系统的整体框架结构图。主要包括上位机主机、硬件电路板、3个超声探头、LCD液晶显示、脚闸、USB外设等。系统中的上位机选用嵌入式的工控主板，这样可以实现仪器的小型化和便携性。上位机主要用来实现对底层数据的接收和处理、以及软件的实时控制。实验系统采用单阵元机械扇形扫描探头，3个超声探头分别为中心频率为10 MHz的 B超探头、中心频率为20 MHz的B超探头和中心频率为10 MHz的A超探头，其分别用来作为眼球全景成像、眼部组织高频成像和眼球生物测量等模式的检测探头。LCD液晶显示用来对图像实时成像。双键脚闸实现探头的启动、冻结。USB外设包括存储器、打印机、鼠标和键盘。USB外设的使用，使得整机更加人性化和提高了可操作性。

图9 系统的整体框架结构图Fig.9 The block diagram of system

图10 硬件电路板结构图Fig.10 Structure diagram of the hardware circuit board

硬件电路板是整个系统的核心部件，其结构如图10所示。整个硬件电路以FPGA及其外围电路为核心进行设计。FPGA采用 Altera公司的CycloneIII系列 EP3 C55型产品。机械扇扫探头的偏转控制、图像显示的同步、USB接口逻辑等系统控制信号均由FPGA产生。

FPGA产生的4组编码脉冲序列通过MOSFET触发电路将脉冲幅度由3.3 V转化为12 V，以激励发射电路，如图11所示。发射电路由两组双极性脉冲发射芯片构成，并带有归零功能。编码序列通过发射电路后，成为双极性脉冲序列，激励超声换能器晶片。回波信号经高压隔离电路后进入前置放大与可变增益控制电路。前置放大电路增益范围为10～15 dB，FPGA产生 TGC曲线数据，控制可变增益放大器，可以使增益变化50 dB左右。实验系统时钟为80 MHz，高速A/D芯片按照不同模式工作在80 MHz和120 MHz，采样精度为 14 bits，其采样模式由FPGA通过SPI接口完成设定。FPGA完成的超声回波数字信号处理包括：高频数据采集与存储、数字滤波、数字检波、对数变换、二次采样等，如图12所示。数字信号处理之后的回波数据通过SRAM缓存后，经USB2.0接口电路上传至计算机，并由人机界面完成整个系统的操作与控制。

图11 13位barker码激励仿真Fig.11 The simulation of 13-bit barker coded excitation

图12 匹配滤波(失配滤波)信号处理流程Fig.12 Signal processing steps of match filter(mismatch filter)

2 结果

为了对比13位Barker码脉冲压缩中的匹配滤波和失配滤波在实际应用中的效果，设计了单反射面回波实验。编码激励信号由FPGA产生，经发射电路激励10 MHz超声换能器，换能器在编码信号激励下，发射超声波，超声信号经反射面反射驱动换能器产生回波信号。回波信号经放大后通过A/D采样进入FPGA进行数据处理，脉冲压缩解码，并最终通过D/A输出到示波器上显示。

图13显示了发射电压为 ±80 V时，13位Barker码的编码激励波形。图14是编码激励的单反射面回波信号。图15和图16显示了13位Barker码的编码激励回波经过匹配滤波和失配滤波后的脉冲压缩回波。

由于该系统中回波信号经A/D采样后为14位输入，经匹配滤波后输出为18位，经失配滤波后输出为22位，而系统所选用的D/A只有10位，图15和图16是示波器实时冻结的回波图像，只能截取适当位数通过DA输出至示波器显示比对，无法如仿真软件做到精确量化比对值。从图15中可见，13位Barker码激励回波经过匹配滤波解码后单反射面回波的峰峰值为0.6 V，而且存在一些距离旁瓣，最大旁瓣峰峰值达到了0.15 V，在超声回波信号中，强回波旁瓣幅值过高会淹没弱小回波信号，影响信号的动态范围，因此抑制脉压旁瓣有着重要的现实意义。而图16中13位Barker码激励回波经过失配滤波解码后单反射面回波就对旁瓣做了有效的抑制，回波峰峰值为0.72 V，而最大距离旁瓣为0.06 V，增大了主副比，并且距离旁瓣随着离主瓣距离的增大而明显减小。因此在最终的B超成像中，所选用的是失配滤波的脉冲压缩算法。

图13 13位Barker码发射波形Fig.13 The excitation waveform with 13-bit barker code

图14 13位Barker码单反射面回波Fig.14 One reflecting surface echoes excited by 13-bit barker coed

图17为10 MHz探头眼科B超的眼球全景图，其中(a)图为单脉冲发射接收的眼球B超图;(b)图为13位Barker码编码发射且用失配滤波的脉冲压缩方法实现的眼球B超图。对比两图的二维眼球图像以及下端的A超波形，且实验中用分辨力测试线靶进行检测，采用编码发射和解码压缩之后的眼科B超图在保持纵向分辨率为0.2 mm和基底噪声的同时，大大提升了信号的探测深度，提高了图像的信噪比。

图15 13位Barker码激励回波经过匹配滤波解码后单反射面回波Fig.15 Decoded one reflecting surface echoes using match filter

图16 13位Barker激励回波经过失配滤波解码后单反射面回波Fig.16 Decoded one reflecting surface echoes using mis-match filter

3 讨论和结论

本研究搭建了数字化眼科高频超声成像实验平台，基于Barker码实现了编码激励和解码压缩技术，最终将实验所得眼科超声图像数据，通过USB接口实时的在上位机上处理和显示，并获得了定量的实验数据以及成像结果。实验结果表明，编码激励的回波信噪比明显优于单脉冲激励。采用编码激励成像的图像分辨率与单脉冲激励系统相当，且图像没有出现明显的距离旁瓣，而图像的探测深度和噪声水平明显优于单脉冲激励的图像。编码激励系统还对微弱信号有明显的提升作用，由此可以检测出眼球玻璃体混浊等病变，在眼科诊断中具有重要意义。

图17 10 MHz探头眼科B超。(a)单脉冲;(b)13位Barker码编码发射Fig.17 Ophthalmic B mode image with 10 MHz probe.(a) one pulse;(b)13-bit Barker coded excitation

本设计初步在系统平台上实现了编码激励技术。但还有较多有待拓展、深入之处，主要包括：对于不同带宽的超声换能器，应对发射编码进行相应的加窗处理，使得加窗后形成的激励信号频带与换能器的频带接近，此时可充分发挥超声换能器的转换能力;在之后的研究中，将应用基础序列调制技术来提高长编码发射信号的质量;在脉冲压缩仿真过程中，强发射界面还存在一定的旁瓣影响，在后续的研究中将借鉴雷达信号处理中的线性规划法、最小二乘法以及迭代算法等旁瓣抑制方法，以达到更好的脉冲压缩效果;为了进一步降低脉冲平均声强(ISPPA.3)和机械指数(MI)等声输出参数，下一步将降低发射电压，并观察对成像质量的影响，以便选择更合适的编码及解码方式。

[1]Simon MK.Spread-spectrum communication handbook[M].New York：McGraw-Hill Inc.，1994.

[2]Brookner E.Phased array radars[J].Scientific Amer，1985，52(2)：94-98.

[3]Chiao RY，Hao XH.Coded excitation for diagnostic ultrasound：A system developer’s perspective [J].IEEE Transactions on Ultrasonics，Ferroelectrics，and Frequency Control，2005，52(2)：160-170.

[4]刘凯，高上凯.编码激励超声成像系统中二进制最优编码序列的研究[J].中国生物医学工程学报，2007，26(1)：42-47.

[5]Newhouse VL，Bendick PJ.An ultrasonic random signal flow measurement system [J].Jour Acoust Soc of America，1974，56：860-870.

[6]Newhouse VL，Furgason ES，Bilgutay NM，et al.Random signal flow detection[C]//Klerk JD，eds.Ultrasonics Symposium Proceedings.California：IEEE，1974：712-715.

[7]彭旗宇，高上凯.医用超声成像中的编码激励技术及其应用[J].生物医学工程学杂志.2005，22(1)：175-180.

[8]刘凯.医学超声成像中的编码激励技术的研究[D].北京：清华大学，2006.

[9]赵珩.超声彩色血流成像中编码激励技术的研究[D].北京：清华大学，2006.

[10]Ruprecht J，Rupf M.On the research for good aperiodic binary invertible sequences[J].IEEE Transactions on Information Theory.1996，42(5)：1604-1612.

[11]Deng Xinmin，Fan Pingzhi.New binary sequences with good aperiodic autocorrelations obtained by evolutionary algorithm[J].IEEE Communications Letters，1999，3(10)：288-290.

[12]Hu Changhong，Liu Ruibin，Zhou Qifa，et al.Coded excitationusing biphase-coded pulse with mismatched filters for highfrequency ultrasound imaging [J].Ultrasonics，2006，44：330-336.

[13]Misaridis T，Jensen JA.Use of modulated excitation signals in medical ultrasound.Part I：Basic concepts and expected benefits[J]. IEEE Transactions on Ultrasonics， Ferroelectrics and Frequency Control，2005，52(2)：177-191.

[14]Wilhjelm JE，Pedersen PC.Target velocity estimation with FM and PW echo ranging Doppler systems.Part I：Signal analysis[J]. IEEE Transactions on Ultrasonics， Ferroelectrics and Frequency Control.1993，40(4)：366-372.

[15]Oppenheim VA，Schafer RW，Buck JR.Discrete-Time Signal Processing[M].Englewood Cliffs：Prentice-Hall，1989.

[16]Robinson EA，Treitel S.Geophysical Signal Analysis[M].Englewood Cliffs：Prentice-Hall，1980.

[17]Haider B，Lewin PA，Thomenius KE.Pulse elongation and deconvolution filtering for medical ultrasonic imaging[J].IEEE Transactions on Ultrasonics，Ferroelectrics and Frequency Control，1998，45(1)：98-113.