基于FPGA的血管內超聲成像系統(tǒng)FIR動態(tài)濾波器設計與研究

韓韜，張俊勇

（1.陜西國防工業(yè)職業(yè)技術學院機械工程學院，陜西西安，710300；2.陜西國防工業(yè)職業(yè)技術學院智能制造學院，陜西西安，710300）

超聲成像技術是利用超聲信號進入人體器官，會產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據顯示出來，以此來進行各種疾病診斷的檢查方法。

血管內超聲技術是傳統(tǒng)超聲成像技術的其中一種，主要運用于冠狀動脈系統(tǒng)的診斷，該技術出現(xiàn)的時間較短，它是通過專門的心導管將微型超聲探頭深入到心血管腔內，發(fā)出超聲信號經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，經過分析能夠發(fā)現(xiàn)血管內可能出現(xiàn)的鈣化斑塊等病變，輔助醫(yī)生作出診斷[1]。

1 血管內超聲成像系統(tǒng)的信號處理

現(xiàn)代醫(yī)學超聲檢測設備中，B型超聲成像系統(tǒng)的應用是最多最廣泛的，而血管內超聲成像系統(tǒng)除了前端的特殊的介入式的導管以及加上了中間負責回撤機械控制裝置外，其他部分與B型超聲成像系統(tǒng)原理一樣，但是該系統(tǒng)的應用場合有了很大的不同。血管內超聲系統(tǒng)主要用在心血管疾病的診斷并且需要將超聲導管置入血管中進行介入式的診斷，只有這樣才能顯示血管橫截面的圖像來進行判斷。因此，血管內超聲系統(tǒng)的信號處理在整個系統(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量和分辨率等。

血管內超聲成像系統(tǒng)主要由血管內超聲導管及換能器、機械控制裝置、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責對超聲回波信號進行一系列信號處理。

圖1 血管內超聲成像系統(tǒng)組成部分

血管內超聲導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)射超聲激勵信號，經過機械控制裝置傳遞給血管內超聲導管和超聲換能器，反射的回波超聲信號將通過機械控制裝置傳遞給系統(tǒng)的信號處理單元，將進行超聲回波數據的信號處理流程[2]。

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

圖2 血管內超聲成像系統(tǒng)的信號處理過程

2 血管內超聲成像系統(tǒng)的動態(tài)濾波器設計

■2.1 動態(tài)濾波的作用

血管內超聲信號在傳播過程中會有散射、擴散和被血管組織吸收等情況，里面有很多無用信號，這都會導致超聲信號衰減，會有干擾信號產生，如果不及時過濾掉干擾信號，就會影響最終的成像效果，從而就降低醫(yī)生的診斷效率。有關資料顯示，在血管內超聲信號頻率是1MHz~15MHz時，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，它的吸收衰減系數是0.5dB /（cm ＊MHz）至3.5 dB /（cm＊MHz）[3]。通過血管內超聲成像系統(tǒng)采集的血管內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非常關鍵的環(huán)節(jié)，這個環(huán)節(jié)將會直接影響到超聲回波信號在探測深度內的分辨力。

由于動態(tài)濾波對于血管內超聲成像系統(tǒng)很關鍵，所以需要本文設計了一組動態(tài)濾波器，根據需要設計好濾波器參數，當回波深度不斷增加該濾波器的中心頻率隨會降低，濾波器的參數設置也會動態(tài)變化，通過合理設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，分別是經典濾波器和現(xiàn)代濾波器。經典濾波器是假設輸入信號x(n)的有價值部分和想要去除的部分各自占有不一樣的頻帶，所以當x(n)經過一個線性的系統(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據中計算出數據的特定的特征。通過相關統(tǒng)計分析出一套最合適的估值算法，再用硬件或者軟件去實現(xiàn)，在超聲成像系統(tǒng)的工作過程中，就是需要一個數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。本文設計的動態(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，能夠濾除以低頻為主的強回聲信號和以高頻為主的干擾信號。

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

本文設計的動態(tài)濾波器選擇有限沖激響應FIR濾波器，該濾波器有三個優(yōu)點，第一個是信號輸出穩(wěn)定，第二個是容易實現(xiàn)線性相位，第三個是允許設計多通帶濾波器。因此，本文設計了基于FPGA的FIR濾波器來對血管內超聲信號進行濾波處理，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算轉換變?yōu)榧?減法、移位和查找表操作，用FPGA實現(xiàn)很簡易方便，所以在超聲圖像信號處理中很重要。

算法結構簡要說明如下：

設:

其中c(n)為系數，N是正整數，M是數據格式的字長，n是變量的二進制位。

公式2帶入公式1得:

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

乘累加運算是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算的效能[5]。根據以上計算公式，計算式中括號的每一乘積項代表著輸入變量的某一位與常量的二進制“與”操作，加號代表著算術和操作，指數因子代表括號中的值加權。這是分布式算法的查找表，假如先制作一個查找表，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位的組合向量(XMn,X(M-1)n……X1n)對該表進行尋址[5]，該查找表稱為DALUT。DALUT的構造規(guī)則如表1所示。

表1 DALUT查找表的構造規(guī)則

3 仿真實驗與分析

在仿真實驗時，先利用MATLAB軟件仿真獲取濾波器的參數，確定濾波器類型，根據MATLAB里的設定的帶通濾波器參數，基于FPGA設計調用程序設計出項目所需的FIR帶通濾波器。

■3.1 動態(tài)濾波器的MATLAB仿真

本設計中的動態(tài)濾波器使用MATLAB的濾波器專用設計工具FDA模塊，該模塊具有可視化界面，設定好參數后可以設計出各種類型的濾波器。

如圖3所示，本文設計的帶通濾波器的利用RLC諧振原理，通過電阻、電感和電容組合產生，允許特定頻率段的波通過同時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進行仿真，對于血管內超聲信號處理電路需要設計一種FIR帶通濾波器。首先通過軟件設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現(xiàn)了帶通效果[6]。

圖4 FIR帶通濾波器幅頻關系圖

■3.2 基于FPGA實現(xiàn)動態(tài)濾波器設計

硬件利用Altera公司的Quartus II軟件調用IP核，根據MATLAB軟件里的信號仿真結果設定參數，基于FPAG設計FIR動態(tài)濾波器實現(xiàn)帶通濾波并進行硬件仿真。

(1)建立頂層文件并啟動IP核

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

(2)設置濾波器具體參數

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

圖5 FIR動態(tài)濾波器基本參數顯示圖

項目的仿真實驗以設計32階濾波器為例，根據上圖設定好的動態(tài)濾波器類型、結構等參數，來設計一種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

本文設計的動態(tài)濾波器是在在Altera軟件中利用ModelSim進行了仿真，假如輸入信號數據依次為7,3,1...時，就會得到仿真輸出為35,29,32,16...,與乘累加方式結果完全一致。對于容量較小的超聲數據來說，分布式算法的速度遠遠高于乘累加運算[8]。

如圖7所示,filer_in標記為濾波之前輸入的信號波形，filter_out標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 結束語

本文基于FPGA設計了一種血管內超聲成像系統(tǒng)的動態(tài)濾波器，該動態(tài)濾波器為FIR帶通濾波器，通過實驗仿真，首先利用MATLAB得到了動態(tài)濾波器的參數如何設置，再利用該濾波器能夠有效的對超聲回波信號進行濾波，消除干擾和噪聲信號，得到最佳信噪比，提升血管內超聲圖像分辨率，滿足系統(tǒng)的設計要求，仿真結果表明基于FPGA采用分布式算法實現(xiàn)的動態(tài)濾波器硬件規(guī)模較小，消耗邏輯單元數量少，具有實時性好，信號轉換快速快，可靠性高的特點。