超声回波信号实时自适应滤波器的研究和实现

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3.0 侯斌 2024-11-19 4 4 1.46MB 64 页 15积分

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摘要

由于超声在人体组织中衰减与其频率有关，所以固定带宽的滤波器无法有效

的滤除噪声。而现有的用于超声回波的动态滤波器，由于其先验声场模型难以与

实际匹配，所以滤波效果较差，甚至造成回波的失真和信号损失。而自适应滤波

器是一种成熟应用于雷达领域的时变滤波器，可以有效滤除与回波信号不相关的

噪声信号。为了将自适应滤波器应用于实时的超声回波信号处理系统，本文做了

以下研究：

论文首先分析了自适应滤波器的各种应用结构及算法，结合超声扫描仪中的

回波信号获取方式及实时性要求，分别选择了双通道信号自适应增强器模型及

DLMS 算法。然后针对 DLMS 自适应滤波器，对算法流水线结构、各运算单元实

现及量化误差进行分析。并根据分析结果以 verilog HDL 为输入设计了用于超声

回波实时处理系统的 DLMS 自适应滤波器。接着搭建了体模及在体眼球两套超声

回波采集平台，将采集到的数据作为输入进行了仿真和板上调试实验。验证实验

表明该滤波器具有明显的信号增强作用，对不同深度信号的处理效果没有明显的

差别，并且可以达到 50MSample/s 的数据吞吐量，满足实时要求。

关键字：医学超声自适应滤波器现场可编程门阵列延时最小均

方误差算法

ABSTRACT

As the ultrasonic attenuation in human tissues is related to the

frequency, so the fixed bandwidth filter can’t filter out the noise effectively.

The existing dynamic filter for ultrasonic echo can’t work effectively

either, and even cause echo distortion and signal loss, because the a priori

model of sound field is difficult to match actual model. Adaptive filter is a

time-varying filter used in radar field maturely, and it can effectively filter

out the noise signal which is not related with the echo signal. For applying

adaptive filter to the real-time ultrasonic echo signal processing system,

the paper made   the following studies:

Firstly, this paper analyzes some application structures and algorithms

of adaptive filter, and then selected two-channel adaptive signal enhancer

model and DLMS algorithm in view of the echo acquisition method of

ultrasound scanners and real-time requirements. Then for designing the

DLMS adaptive filter, we analyze the algorithm’s pipeline architecture, the

computing unit’s achievement and the quantization error. On this

foundation, the DLMS adaptive filter for the real-time ultrasonic echo

signal processing system is designed used verilog HDL as input. Then set

up two platforms to acquire the ultrasonic echo from a phantom and eye in

vivo, the collected data are entered in filter as input for the simulation and

board debugging experiment. Validation experiments show that the

adaptive filter enhances the signal significantly, and no difference is

observed among echoes from different depths; the throughput rate of the

filter is up to 50MSample/s, therefore meets the requirements of real-time

processing.

Key words: Medical Ultrasound, Adaptive Filter, FPGA, DLMS

Algorithm

中文摘要

ABSTRACT

第一章绪论 .......................................................... 1

§1.1 研究背景 ................................................... 1

§1.2 研究意义 ................................................... 2

§1.3 研究内容 ................................................... 3

§1.4 论文主要工作 ............................................... 3

第二章自适应滤波器介绍 .............................................. 5

§2.1 自适应滤波器简介 ........................................... 5

§2.2 自适应滤波器应用结构 ....................................... 6

§2.2.1 辨识 ................................................. 7

§2.2.2 逆模型 ............................................... 8

§2.2.3 预测 ................................................. 8

§2.2.4 信号增强 ............................................. 9

§2.2.5 多通道自适应滤波器 ................................... 9

§2.3 自适应滤波器原理[5,15] ....................................... 10

§2.3.1 维纳滤波器原理 ...................................... 11

§2.3.2 最速下降法 .......................................... 12

§2.3.3 LMS 算法原理 ........................................ 14

§2.3.4 DLMS 算法原理 ....................................... 15

§2.4 本章小结 .................................................. 16

第三章 DLMS 自适应滤波器的 FPGA 实现 ................................. 18

§3.1 FPGA 介绍 ................................................. 18

§3.1.1 FPGA 基本结构[17] ..................................... 19

§3.1.2 FPGA 设计流程 ....................................... 21

§3.2 DLMS 自适应滤波器设计 ..................................... 23

§3.2.1 流水线结构 .......................................... 24

§3.2.2 步长参数除法实现 .................................... 26

§3.2.3 多输入加法器实现 .................................... 26

§3.2.4 高速乘法器实现 ...................................... 28

§3.2.5 量化误差分析 ........................................ 28

§3.2.6 设计实现 ............................................ 30

§3.3 本章小结 .................................................. 30

第四章 DLMS 自适应滤波器的验证 ...................................... 31

§4.1 超声回波采集 .............................................. 31

§4.1.1 LabVIEW 简介 ........................................ 31

§4.1.2 体模实验平台 ........................................ 33

§4.1.3 在体实验平台 ........................................ 35

§4.2 仿真实验 .................................................. 36

§4.2.1Modelsim 简介[24] ...................................... 36

§4.2.2 体模回波仿真结果 .................................... 37

§4.3 板上调试 .................................................. 38

§4.3.1 SignalTapⅡ简介 ..................................... 39

§4.3.2 体模回波板上调试结果 ................................ 39

§4.3.3 在体眼球回波板上调试结果 ............................ 40

§4.4 本章小结 .................................................. 43

第五章总结与展望 ................................................... 45

附录一 DLMS 自适应滤波器 verilog 代码 ................................ 47

附录二双脉冲生成器 verilog 代码 ..................................... 55

附录三仿真用 testbench 代码 ......................................... 57

参考文献 ............................................................ 59

在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 ...................... 61

致谢 ................................................................ 62

第一章绪论

§1.1 研究背景

超声成像技术是现代医学中四大影像技术之一，与 X-CT、MR 及核医学成像

等其它三种技术相比，超声具有无损、安全及廉价等特点。[1]随着工程技术的发

展，医学超声有了多方面的发展：制造工艺的发展带来的超宽频、高密度及高频

率的超声换能器；电子技术的发展带来的全数字化超声扫描仪，提供了更高的稳

定性和图像质量。[2]

随着数字化技术及高速模数转换器的发展，超声扫描仪的数字化进程也不断向

前。从传统的数字扫描变换（DSC）技术、图像后期数字存储处理[3]发展至今，

数字处理技术已经进入超声回波射频段处理。其中超声回波信号的数字化前置滤

波由于可以引入一些模拟电路无法完成或者很难完成的较复杂的滤波器，对提高

信号信噪比和图像分辨率意义重大。

超声射频信号的前置滤波一直是一个重要的研究课题。这是由于超声波作为一

种机械波，在传播路径上会有衰减，换能器接收到的深部回波会十分微弱，信噪

比很低，使得这部分的图像信息常常被噪声信号所淹没。因此，对回波信号进行

滤波处理，提高其信噪比，成为提高超声图像质量的常用手段。

但是超声信号在人体软组织中的衰减系数与频率有关，两者大致为线性关系，

即频率越高，衰减越严重。[4]这就导致了超声回波信号中心频率随着探测深度的

增加而降低，且带宽也会逐渐变窄。所以传统的固定频率及带宽的滤波器不可能

成为理想滤波器，实际上一般为了保证超声信息的完整性，不得不使用能够匹配

所有深度回波的宽通带滤波器，但是这样同样会放过了大多数的噪声，对提高信

噪比的效果不佳。

一种传统的解决办法就是使用动态滤波器。

[5]动态滤波器的基本思路是在不考

虑过渡带特性的情况下，使用多个滤波器分别匹配不同深度的超声回波信号，获

得最好的滤波效果。但是如何设定滤波器中心频率和带宽是这个方法的一大难题。

是为了简化设计，一般假设超声波在组织中严格符合线性衰减，这样只要知道换

能器的幅频特性和衰减系数，就可以轻松算得动态滤波器参数。但是这种假设下

设计的滤波器只有在探头为理想全频带响应探头，超声传播过程中没有产生非线

性作用，并且探头激励为理想的脉冲激励等理想情况下，才能和超声回波很好的

超声信号回波实时自适应滤波器的研究与实现

匹配。而实际情况与理想情况的差别，导致了滤波器与实际回波的不匹配，而这

种情况的发生除了使滤波器不能很好的完成提高回波信噪比及图像分辨率的任务

外，还可能导致部分信号频率成分丢失等情况。为了更好的匹配实际信号，李鹏

等人设计一种自动匹配的动态滤波器。其主要结构是使用存储器依次缓存各段回

波，然后通过 FFT 变换模块实时计算出各小段真实回波的频率特性，根据这些特

性设计出来的动态滤波器可以完美的匹配回波信号。[6]但是，这种滤波器只能适

用于信噪比较高的信号，在信噪比较低即信号淹没在噪声中的时候，由于不能准

确的求出信号的频谱，滤波器将失效。

本课题提出一种基于 FPGA 硬件平台的数字自适应滤波器，能更好的滤除各

种情况下信号中的噪声，以达到提高回波信噪比及图像分辨率的目的。

§1.2 研究意义

上述几种滤波器均为频域选择滤波器，除了预测或者实时计算信号频谱是一大

难题外，即便找到与信号频谱完美匹配的滤波器，其对于信号频带内的噪声也是

无能为力的。而在超声扫描仪中，由于模拟电路引入回波信号噪声是一种加性白

噪声，分布在整个接收频带内，频域滤波器只能滤除这种噪声的一部分。而白噪

声与回波信号可以认为是不相关的，因此可以用随机信号处理中常用的信号估计

方法，根据信号与噪声的不相关性去进行噪声的滤除。

自适应滤波器正是这样一种通过“估计”信号统计参数[7]，利用信号噪声不相

关性设计的滤波器。它是一种利用滤波器输出与参考信号差值进行反馈，调整滤

波器系数直至收敛的滤波器。而如何获得与回波信号相关但与噪声不相关的参考

信号，是设计这种滤波器的一个重要问题。在实验室前期的工作中，李冬东提出

一种适用于自适应滤波器的超声采集方式[8]：在扫描过程中，换能器在同一位置

进行两次探头的激励及回波信号的采集，这样一组信号就可以分别作为自适应滤

波器的输入信号及参考信号。这是由于这组信号采集时探头位置未改变，回波信

号可以认为是完全一致的，而两次通过模拟电路引入的白噪声却是独立不相关的。

根据这个采集方式，李冬东还在图像处理器（Graphic Processing Unit, GPU）平台

上设计过一个自适应滤波器，对 10MHz 超声信号进行处理，获得了明显的信号

增强效果。但是 GPU 较大的功耗及体积，限制了它在超声扫描仪上的应用。

目前在图像实时采集处理平台所采用的芯片，主要有现场可编程门阵列（Field

Programmable Gate Array, FPGA）及数字信号处理器（Digital Signal Processor,

DSP）两种。[9,10,11]

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摘要：

摘要由于超声在人体组织中衰减与其频率有关，所以固定带宽的滤波器无法有效的滤除噪声。而现有的用于超声回波的动态滤波器，由于其先验声场模型难以与实际匹配，所以滤波效果较差，甚至造成回波的失真和信号损失。而自适应滤波器是一种成熟应用于雷达领域的时变滤波器，可以有效滤除与回波信号不相关的噪声信号。为了将自适应滤波器应用于实时的超声回波信号处理系统，本文做了以下研究：论文首先分析了自适应滤波器的各种应用结构及算法，结合超声扫描仪中的回波信号获取方式及实时性要求，分别选择了双通道信号自适应增强器模型及DLMS算法。然后针对DLMS自适应滤波器，对算法流水线结构、各运算单元实现及量化误差进行分析。并根据分析...

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