基于NiosII平台的超声膀胱测容仪.docx
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基于NiosII平台的超声膀胱测容仪
分类号:
TH12
10710-2009125030
硕士学位论文
基于NiosII平台的超声膀胱测容仪
研究与设计
郑煜春
导师姓名职称
胡志新副教授
申请学位级别
硕士
学科专业名称
机械电子工程
论文提交日期
年月日
论文答辩日期
年月日
学位授予单位
长安大学
答辩委员会主席
学位论文评阅人
ThedesignofUltrasonicBladderVolumeScannerbasedonNiosIIplatform
ADissertationSubmittedfortheDegreeofMaster
Candidate：
ZhengYuchun
Supervisor：
Prof.HuZhixin
Chang’anUniversity,Xi’an,China
论文独创性声明
本人声明：
本人所呈交的学位论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。
除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式表明。
本论文中不包含任何未明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。
本声明的法律责任由本人承担。
论文作者签名：
年月日
论文知识产权权属声明
本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属学校。
学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。
本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为长安大学。
（保密的论文在解密后应遵守此规定）
论文作者签名：
年月日
导师签名：
年月日
摘要
近年来，随着计算机技术和电子技术的发展，越来越多的医疗器械被人们用来诊断各类疾病，由于B超的无创伤、无辐射、价格低等优势，它被广泛的用于医疗诊断。
本文根据膀胱形状特点和B超成像特点推导出膀胱容量的计算公式，并将12幅膀胱B超图像进行计算，得出膀胱的体积值。
实验表明：
超声膀胱测容仪计算出的膀胱容积值和导出的尿量体积值基本吻合。
本文详细介绍了系统软件的设计步骤和过程。
该仪器采用FPGA内置软核NiosII微控制器进行设计开发，利用2.5Mhz换能器发射和接收超声信号。
通过FPGA进行数据采集和前端处理，再将转换后的超声信号交由NiosII处理器进行图像处理和计算，并将图像和容积值显示出来。
超声膀胱测容仪系统设计包括：
图像实时显示模块、打印机管理模块、患者信息管理模块、登陆管理模块、电源管理模块、时间管理模块、信息输入模块等。
关键词：
膀胱容积，B超，NiosII，医疗设备
Abstract
Inrecentyears,withthedevelopmentofcomputertechnologyandelectronictechnology,moreandmoremedicalequipmentshavebeenusedfordiagnosisallkindsofdiseases,Bultrasonichasbeenextensivelyusedformedicaldiagnosisforitsnoninvasive,nonradiativeandlowprice.
ThispaperderivedbladdercapacitycalculationformulawiththecharacteristicofBultrasonicandtheshapeofbladder,andthengettingapproximateurinebladdervolumewith12Bultrasonicimages.Experimentsshowthat:
useultrasonicbladderscannertomeasurebladdervolumeagreewellwithtrueurinevolume.Thepaperintroducethedesignstepsandprocessofsoftwaresystemindetail.
ThisinstrumentusedNiosIImicrocontrollerfordevelopmentwhichembeddedinFPGA,sendingandreceivingultrasonicsignalwitha2.5Mhztransducer.Atfirst,weusedFPGAfordataacquisitionandfrontprocessing,thentheNiosIIprocessormanageultrasonicsignalandcalculatetheimages,The12imagesandbladdervolumevaluehavebeendisplayedonLCDfinally.TheUltrasonicBladderVolumeScannersoftwaresystemcontains:
realtimeimagingmodule,printermanagementmodule,patientinformationmanagementmodule,usersloginmanagementmodule,powermanagementmodule,timeanddatemanagementmoduleandinformationinputmodule.
Keywords:
bladdervolume;Bultrasonic;NiosII;medicalequipments
第一章绪论
1.1研究背景及意义
1.1.1生理背景
膀胱是储存尿液的器官，它是由平滑肌组成的一个囊形结构。
膀胱位于骨盆内，其后端开口与尿道相通。
膀胱空虚时呈三棱锥状，位于盆腔前部，充盈时呈球形，可升至耻骨联合上缘以上。
膀胱容量是指有尿意且急欲排尿时膀胱内尿液的容量，正常情况下一次排出的尿量即为膀胱容量。
正常人膀胱平均容量约为350-500ml，最大容量约为800ml左右。
膀胱内积有大量尿液而不能排出，称为尿潴留，慢性尿潴留患者膀胱容量可达到1000ml[1]。
有膀胱炎症时，膀胱容量在200ml以下。
结核性膀胱的容量只有10ml。
因此，对膀胱内尿量的体积进行测量不但可以评估膀胱的生理机能，而且能够及时检查出膀胱有无病变并给出疗效评价。
本课题通过对膀胱体积的建模，介绍一种有效的测量膀胱体积的算法，并采用B超原理设计出膀胱测容仪。
1.1.2研究意义
在泌尿临床上，很多时候患者需要插导尿管进行导尿，例如：
尿潴留、泌尿系统手术、膀胱病变诊断、盆腔器宫手术等，但是临床上缺乏一个导尿标准及测试膀胱容量、残余尿量的有效手段。
这样就会影响医护人员对患者膀胱状态的监测和诊断，特别是手术后膀胱功能的评估。
而目前医院中给患者导尿的方法仅仅是依靠患者储尿感觉以及医护人员的经验来判断的，导致了大量的导尿机会，进而增加了医源性泌尿系统感染的发生率，对患者来说频繁插导管也增加了痛苦，尤其是小儿患者的痛苦。
另外，很多老年人有夜间尿多的现象，有可能是膀胱肌肉萎缩导致尿液的容量的减少，如果对膀胱容量可以进行实时简易的测定，就能更早地检测出膀胱肌肉是否有萎缩现象，从而及时进行相应的治疗。
所以测定膀胱容量和残余尿量不但可以评价膀胱的生理机能，而且可以在患者治疗膀胱疾病过程中及时给出疗效评价[2]。
本论文采用超声原理和图像处理技术，对膀胱体积进行建模和分析，并给出理论公式，为开发三维超声测量膀胱容积提供关键技术。
1.2研究现状
1.2.1国内研究现状
叩诊法是测量膀胱容积的最早方法，也是国内临床主要的诊断方法，但诊断的数据无准确性，无依据，存在医患纠纷等风险。
导尿术可以得到准确的膀胱容积数据，但是导尿术与感染和创伤有高度关联，存在医患纠纷风险，而且又增加了医护人员的工作强度。
B超出现后，膀胱容积的测量得到了很大的简化，但是B超测量的数据误差在
。
紧接着，国内就有人采用二维B超绕膀胱的中心轴旋转，隔固定角度取多幅切面图像来模拟膀胱的三维图像。
2001年詹维伟、杜刚等人就采用Voluson530-D型超声诊断仪来检查21例膀胱病患者。
这样对膀胱的多个切面进行计算，可以得到膀胱体积值。
但是由于人为操作，旋转角度和旋转轴无法准确定位，算出的体积值精度也无法保证。
2004年，项飞翔和陈汉荣为了评估三维超声技术测量膀胱容积的准确性和可行性，在此基础上探讨测量的最佳旋转角度，他们使用实时三维超声采集10个模拟膀胱的橡胶水囊和33例正常成人的膀胱三维数据库，用如下的旋转角度：
6°、9°、15°、30°来测量水囊容积和成人膀胱容积。
结论表明：
实时三维超声测量误差较二维超声明显小；实时的三维超声技术测量膀胱容积准确可靠，重复性高；采用旋转角度30°来测量膀胱容积即可提供足够信息。
2006年，计建军研制了一种能够准确测量膀胱容积的三维超声膀胱测容仪。
该项目中，计建军采用双电机三维超声探头扫描扇面，并旋转12次主电机来获取膀胱12个不同截面的超声信息，最后通过拟球法计算其容积。
在临床测试过程中，计建军选择了需要进行导尿术的患者61例。
其中高达92％符合设计精度要求。
采用超声膀胱测容仪测量膀胱体积的准确性和可靠性已经临床试验证明，并获国家药监管理部门批准注册生产[3]。
1.2.2国外研究现状
1972年，Dreher描述了一种能检测膀胱容量的装置，该装置由弹簧片开关控制的发射器、植入人体内的永磁铁和体外接收器构成。
它的工作原理是：
膀胱壁上的永磁铁与发射器之间的距离随着膀胱容量变化而变化。
但由于置入人体内的组件较多，对膀胱局部的收缩性有明显的影响，特别是局部组织的纤维化将会严重影响永磁铁和发射器之间的距离。
导致了永磁铁和发射器之间的距离不能很好的反映膀胱充盈程度，而且还可能出现置入物脱位、膀胱穿孔等并发症。
因此后来很少被采用。
1998年Petrican报道了一种微型化的超声膀胱容量监测的装置，Petrican使用这种仪器对4l例尿滞留患者进行试验，准确率高达75％；除了探头容易移位外，还发现了检测结果会受到各种因素如体位、体型、肠道情况以及腹部是否有过手术等影响。
虽然超声探头固定在下腹壁具有无创伤、方便等优点，但是探头容易移位这一问题影响其临床应用。
2000年Scheepe报道了一种可置入体内的超声容量监测的装置。
该装置是由两个超声探头、一个接收器、一个发射器三部分组成。
他们对动物进行试验，试验表明：
应用这种装置测量的膀胱容量和实际容量之间有很高的对应关系，而且结果具有很高的可重复性，研究结果还表明探头固定在膀胱的侧壁上达到的效果最好。
Seif，Herberger，Cherwon，Portillo等人在2004年选择了六个小猪，把一个小型超声系统（0.5cm3）固定在猪的膀胱壁上，并引出一个电缆接到外面的电子设备上。
通过传感器传到膀胱前壁的时间与声波在水中速度的乘积来算出膀胱的直径，再通过
来计算容积。
2009年ChitkasaemSuwanrath等采用不同的旋转角度：
30°、15°、9°、6°，分别得到6、12、20、30和个膀胱纵切面图像，从而算出膀胱的体积值。
结论表明：
不同的旋转角度得出的体积值非常相近，当旋转角度为30°时，扫描时间最短[4]。
1.3研究目的和内容
1.3.1研究目的
通过膀胱的建模分析与膀胱容量的实际测量，得出计算膀胱容积的最佳模型与方案，为开发三维超声测量膀胱容积提供关键技术。
围绕现场可编程门阵列（FPGA），搭建超声发射与接收电路，并在嵌入式软核NiosII环境下编写系统软件，设计出膀胱测容仪。
1.3.2研究内容
设计膀胱测容仪软件，该软件主要功能是对采集到的二维B超图像进行处理，算出膀胱体积值，并显示至显示器。
软件需要管理的模块有：
图像显示模块、信息存储模块、信息管理模块、信息打印模块、时间管理模块、电量管理模块。
1.4论文结构安排
第一章，主要介绍本课题的研究背景及膀胱容积测量的国内外研究现状，并说明论文的研究目的和主要研究内容。
第二章，在对以往膀胱的算法进行对比和分析的基础上，介绍了本论文中膀胱体积的算法。
第三章，系统的总体设计，包括系统整体安排和软硬件结构。
第四章，系统的软硬平台概述，介绍了FPGA硬件开发环境QuartusII和软件开发环境NiosII。
第五章，嵌入式软核NiosII的设计，这一章详细的介绍了系统软件的设计，包括：
时钟模块设计、电源模块设计、打印模块设计、触摸屏设计。
第六章，uC-II操作系统下图像压缩存储，介绍了本系统下图像存储技术的研究，包括压缩存储和解压显示等技术。
第二章膀胱容量的分析与算法
2.1膀胱容量的分析
膀胱是由平滑肌组成的一个囊形结构，充盈时呈球形。
本文采用二维B超对膀胱的切面图像按如图2-1方式进行采集，得到膀胱的切面图像。
图2.1膀胱切面超声图像的采集过程
超声信号通过膀胱壁时会发生了强反射，而在进入膀胱内时，由于膀胱内部有大量液体的存在，超声回波信号呈弱回声，穿过膀胱时，信号又被增强。
显示在B超图像上，膀胱内尿液则以暗区形式存在。
由于膀胱的形状随膀胱内尿量的不同而变化，当膀胱充盈时接近于球形，一般情况下接近于椭圆或者三棱锥状，当膀胱内很少尿量时，形状不规则。
同时，膀胱形状也受年龄段和性别的影响而不尽相同。
2.2膀胱容积的计算公式
2.2.1膀胱容积计算方法发展介绍
在日常测量膀胱容量和残余尿量的过程中，计算其体积的算法有很多种，常见的算法主要有以下几种：
V=5ph（2.1）
公式（2.1）中，p代表膀胱横切面的面积，h为A超深度，其中V代表膀胱的容量，即从膀胱顶部到底部的距离。
Holmes在用此方法测量时发现，26例病人残余尿量的平均误差为24.5%，而31例正常人的膀胱容量平均误差为18.7%。
该方法是一种比较简单的获取膀胱容量的算法，计算量相对较小。
但是其中p值的大小存在很多不确定的因素，不同方位获取到的p值会各不相同，那么对于测量的结果将会产生很大的影响。
V=10d1d2（2.2）
公式（2.2）中，d1和d2分别表示膀胱横切面的最大左右径和前后径，V表示膀胱的容量。
龚传美在用此方法对100例正常人的膀胱容量进行测量时发现，这100人的平均误差为0.68%，最大误差却为44%，由此实验结果可以看出，所测量的平均误差比较小，但是误差之间相对比较大。
主要是因为测量时，前后径和左右径不够稳定，彼此之间误差较大。
还有类似公式如下式所示：
V=kd1d2，改变公式中的k值的大小对整个测试的结果影响比较大。
采用合理的k值可以提高该算法的精度，但是在现实中，k值的选取没有固定的公式和算法可参考，大多情况下还是根据经验或者多组实验数据通过数学运算得出的。
它并不是一个确定的值，只是接近值。
所以对不同的病人身体进行检查时，测量的结果会产生比较大的误差。
膀胱面积相加法
此算法是将膀胱从顶部一直到颈部分割，每相隔1cm，作一幅横切面图，计算每幅图像的面积值，然后将全部面积加起来，即为膀胱容量或者残余尿量。
该算法的优点是：
结果比较精确，而且能够适用于各种形状的膀胱。
缺点是：
测量非常费时，所以应用不是很广泛。
椭球体积公式如下所示
（2.3）
上式中，r1、r2、r3分别表示膀胱3个方向上的半径，a、b、c则分别表示膀胱3个方向的直径，V表示膀胱容量或者残余尿量。
Szabo用此方法对26例病人进行残余尿量的测定，并将测量结果与导尿量进行了对比，发现此方法的结果误差仅为5~10ml，并且其中有6例病人的测量结果与导尿量完全一致。
由于膀胱是一个类似椭球的形状，因此利用求取椭球体积的算法所得的结果比相对于公式2.1和2.2算法就准确多了。
此算法需要计算膀胱的3个直径，这对于图像的要求比较高。
当图像打到正中位置时可以比较准确地获得3个直径的值，但是一般图像都不会很准确的打到正中位置，所以测量的结果有时会误差很大。
2.2.2膀胱容积计算公式
由于椭球体积公式比较容易实现，而且准确度也较高，所以在本项目中，所采用的算法是在上述第四种算法的基础上进行改进的，改进后的算法如下：
（2.4）
改进后算法的主要特点是将直径的计算转换为面积计算。
式中S（h）是横切面最大面积，S（v）是纵切面最大面积，a是A超深度。
之所以采用此算法是因为式中的S（h）和S（v）可采用微元法进行求取，从而避免了求横切面和纵切面最大直径。
由于求取直径在算法实现上有很多次的比较运算，算法比较复杂，而且不能保证得到的直径就是椭球的直径。
而面积的算法相对比较简单而且面积本身比较固定，易于求得，并且可以通过多切面求平均的方法使误差尽力达到最小。
此公式通过求取正交的两个面的面积和深度，经过运算得到膀胱容量比较科学，而且在算法实现时相对简易，因此采用此算法是很合理的。
2.3膀胱容积的算法实现
对于采集到的膀胱B超图像（图2.2），还需要对图像进行处理，求出S（h）（横切面最大面积）、S（v）（纵切面最大面积）以及a（A超深度），这样才能求出膀胱容量。
图2.2膀胱B超图像
由于超声信号在进入膀胱时，膀胱壁对超声信号具有强反射效果，而膀胱内液体呈弱回声。
因此，信号处理的主要目的就是借助膀胱壁将膀胱和外部组织区分开，然后测量出膀胱面积和A超深度。
这些任务都是由程序自动完成的，所以选择合适的图像处理方法是膀胱容积的准确性的保障。
2.3.1边缘检测算法介绍
上面讲过，信号处理的主要目的就是借助膀胱壁将膀胱和外部组织区分开。
因此需要对膀胱的边缘进行检测，提取出边界信息，合成膀胱面积和A超深度值。
在B超图像中，膀胱边界的像素点邻域是一个灰度级变化带。
衡量这种变化最有效的两个特征值就是灰度的变化率和变化方向，它们分别以梯度向量的幅值和方向来表示。
对于连续图像f（x，y），其方向导数在边缘（法线）方向上有局部最大值。
因此，边缘检测就是求f（x，y）梯度的局部最大值和方向。
目前流行的边缘检测算子有索贝尔（sobel）算子、Prewitt算子、霍夫（Hough）变换、Canny算子和高斯-拉普拉斯（Gauss-Laplace）算子。
其中基于一阶导数的边缘检测算子有Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子等；基于二阶导数的边缘检测算子，有Laplace算子，LOG算子[5]。
索贝尔（sobel）算子
索贝尔算子是一阶微分算子。
它是利用像素邻近区域的一个梯度值来计算一个像素的梯度，然后根据一定的闭值来判别取舍，最后得到图像中感兴趣区的边缘。
该算法如下：
（1）对图像采用3*3的高斯滤波器滤波；
（2）对每个像素，用以下的公式计算它的梯度大小M；
（2.5）
其中Sx和Sy是用如下的卷积模板计算得出的；
（3）对于图像中的每个像素点，如果它的梯度小于阈值，则将其梯度设为零。
其中Sx卷积对水平边缘响应最大，Sy卷积对垂直边缘响应最大，两个卷积的最大值作为该点的输出值。
Prewitt算子
Prewitt算子与sobel算子的方程式完全一样，与sobel算子不同的是：
没有把重点放在靠近模板中心的像素点上，Prewitt边缘检测涉及到两个3*3卷积的操作。
该算法是用每个卷积核单独求得卷积结果，最后将两个结果中的最大值作为最终结果。
它采用的模板如下：
霍夫（Hough）变换
霍夫变换的原理是利用参数空间和图像空间的对应关系，将图像空间检测的问题转化至参数空间，然后在参数空间进行简单的累加统计，最终完成检测任务。
霍夫变换适合检测物体的几何形状，可以十分容易的检测出图像的直线、矩形、圆和其它形状。
它与sobel变换非常相似，使用四个3*3卷积核。
该算法是用每个卷积核求出单独的卷积结果，然后将所有结果之和作为最终的结果。
霍夫变换的模板如下：
高斯-拉普拉斯（Gauss-Laplace）算子
总的来说，传统的边缘检测算子对噪声抑制能力和边缘定位能力是矛盾的，为了克服这个不足，Marr和Hildreth将高斯滤波和拉普拉斯边缘检测结合在一起，形成LoG（LaplaceianofGaussian，LoG）算法。
LoG算法是一种二阶边缘检测算法，它通过寻找图像灰度值的二阶微分中的零穿越（ZeroCrossing）来检测边缘点。
对图像使用3*3的高斯滤波器滤波，这样可以去除图像中的噪点。
用以下模板对
滤波后的图像进行卷积，该模板近似于拉普拉斯函数。
对于每个像素点P[i，j]，用L[i，j]表示其拉普拉斯值。
如果L[i，j]=0，则看数对（L[i-1，j]，L[i+1，j]），（L[i，j-1]，L[i，j+1]）中是否包含正负号相反的两个数。
如果这两个数中有一个包含了正负号相反的两个数，则P[i，j]为零穿越。
然后看P[i，j]对应的一阶微分值是不是大于阈值，如果大于阈值，则P[i，j]是边缘点，否则不是边缘点。
如果L[i，j]不为零，则要看四个数对（L[i，j]，L[i-1，j]），（L[i，j]，L[i+1，j]），（L[i，j]，L[i，j-1]），（L[i，j]，L[i，j+1]）中是否包含正负号相反的数。
如果包含了，那么在P[i，j]附近就一定有零穿越。
看P[i，j]对应的一阶微分值是否大于给定的阈值，如果大于，则将P[i，j]作为边缘点。
LoG算子利用二阶导数零穿越所提取边缘宽度为一个像素值，所得到的边缘无需细化，有利于边缘的准确定位。
它是高斯算子与拉普拉斯算子的结合，也就是同时具备抑制噪声和检测到真正的边缘的能力。
该算法具有较好的抗噪声能力，克服了传统的边界提取仅仅考虑灰度突变情况的局限。
常用的LoG算子采用如下5*5的模板：
Canny算子
Canny算子是最优的阶梯型边缘检测算子，Canny算子边缘检测对受到白噪声影响的阶跃型边缘是最优的。
保留最重要的边缘，剔除虚假的边缘，实际边缘与检测到的边缘位置之间的偏差达到最小，将多个响应降低为单个边缘响应。
Canny算子实现步骤如下：
首先用二维高斯滤波模板与原始图像进行卷积，这样可以消除噪声；然后利用导数算子找到图像灰度沿这两个方向的导数，并求出梯度大小和方向；接着把边缘的梯度方向分为四种，并找到这个像素梯度方向的邻近像素，如果某个像素的灰度值和它的梯度方向上前后两个像素的灰度值相比不是最大的，那么将这个像素值置为0，即不是图像边缘[6]。
2.3.2边缘检测在膀胱测容仪中的应用
本论文采用canny算子对膀胱图像边缘进行检测，canny算子遵循三个准则：
（1）信噪比准则。
即检测结果质量好。
尽量避免出现虚假边界和减少错误的边界检测率。
（2）单位精度准则。
即检测出来的边缘和图像的真实边缘误差尽量减少。
（3）单边缘响应准则。
即单个边缘点最好只有一次响应[7]。
应用canny准则对膀胱的B超图像检测的步骤如下：
（1）使用高斯滤波器对图像进行平滑处理。
（2）对平滑后的结果取梯度值。
（3）找到梯度的局部最大值点，把其他非局部极大值点置零。
（4）用双阈值算法或边缘跟踪方法检测和连接边缘，从而降低因为抑制噪声过度使得部分真实边缘信息丢失而得到不完整的边缘检测结果造成的影响。
（5）将检测到的边缘最高点和最低点记录下来，两者之差就是该幅图像的A超深度值。
（6）遍历整幅超声图像，将
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