一种超声彩色血流成像处理方法、超声成像器和设备与流程

1.本技术涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种超声彩色血流成像处理方法、超声成像器和设备。


背景技术：

2.在医疗领域中，超声成像器常采用c模式对径向血流进行成像，生成的图像用于诊断患者相关部位的径向血流速度。其中c模式是最常使用的模式之一，超声成像器采用c模式时具体利用多普勒效应进行成像，c模式成像也称为彩色血流成像。
3.而在采用c模式对径向血流进行成像时，由于人体中不光有血流，还存在组织，并且人体内占据更多空间的是组织；其中组织包括器官、肌肉等。
4.超声成像器在采用c模式成像时，超声成像器发送并接收穿过人体的超声波，超声波在经过血流产生血流信号，但同样的超声波也会经过组织并产生杂波信号；杂波信号的强度通常比血流信号的强度高40～100db，因此，杂波抑制是彩色血流成像的重要一环。
5.现有技术中基于杂波信号与血流信号的频谱不重叠、且杂波信号的频率较低，信号的频率与速度成正比的原理，去除血流成像的图像数据中杂波信号对应的图像数据时，通常是针对低速信号对应的图像数据进行去除。
6.且由于超声成像器的c模式的每个点的扫描次数很少，一般不超过30次，因此超声系统不能采用频域滤波器进行滤波处理，通常采用时域滤波器进行滤波处理，去除低于速度阈值的杂波信号对应的图像数据，从而只保留血流信号对应的图像数据。其中该时域滤波器可以是有限长单位冲激响应(finite impulse response，fir)滤波器，也可以是无线脉冲响应数字(infinite impulse response，iir)滤波器、还可以是回归滤波器。
7.而在采用上述方法进行处理时，低于速度阈值的低速血流信号对应的图像数据也会被去除，而高于速度阈值的杂波信号的图像数据被当成血流信号的图像数据等，导致最终生成的图像不准确。


技术实现要素：

8.本技术提供了一种超声彩色血流成像处理方法、超声成像器和设备，用以解决现有技术中杂波信号的图像数据不能完全去除导致生成的图像不准确的问题。
9.第一方面，本技术提供了一种超声彩色血流成像处理方法，所述方法包括：
10.获取待处理的超声彩色血流成像的第一图像数据；
11.对所述第一图像数据重构后的卡索拉蒂casorati矩阵数据进行奇异值分解，根据分解后得到的空间向量序列、时间向量序列、奇异值标量序列和分别对应的预设条件，得到满足所述对应的预设条件的目标空间向量在所述空间向量序列的第一序号、目标时间向量在所述时间向量序列的第二序号和第一目标奇异值标量在所述奇异值标量序列的第三序号；
12.根据所述第一序号、所述第二序号和所述第三序号，取并集得到目标序号，根据所
述目标序号对所述奇异值标量序列进行滤波处理，滤除所述目标序号对应的第二目标奇异值标量，根据所述空间向量序列、所述时间向量序列和滤除后的奇异值标量序列得到目标casorati矩阵数据，将所述目标casorati矩阵数据进行重构得到目标图像数据。
13.进一步地，所述根据分解后得到的空间向量序列、时间向量序列、奇异值标量序列和分别对应的预设条件，得到满足所述对应的预设条件的目标空间向量在所述空间向量序列的第一序号、目标时间向量在所述时间向量序列的第二序号和第一目标奇异值标量在所述奇异值标量序列的第三序号包括：
14.根据分解后得到的空间向量序列，确定所述空间向量序列中每个空间向量对应的系数，根据所述每个空间向量对应的系数和预先保存的系数阈值，确定大于所述系数阈值的目标系数对应的目标空间向量在所述空间向量序列的第一序号；
15.根据分解后得到的时间向量序列，确定所述时间向量序列中每个时间向量在频域中对应的频率；根据所述每个时间向量对应的频率和预先保存的频率阈值，确定小于所述频率阈值的目标频率对应的目标时间向量在所述时间向量序列的第二序号；
16.根据分解后得到的奇异值标量序列中的每个奇异值标量和预先保存的奇异值阈值，确定大于所述奇异值阈值的目标奇异值标量在所述奇异值标量序列的第三序号。
17.进一步地，所述分解后的空间向量序列中每个空间向量对应的系数的确定过程包括：
18.根据预先获取的b模式成像的第二图像数据和分解后得到的空间向量序列，将所述第二图像数据与所述空间向量序列进行互相关计算，得到所述空间向量序列中每个空间向量对应的系数。
19.进一步地，所述根据所述目标序号对所述奇异值标量序列进行滤波处理，滤除所述目标序号对应的第二目标奇异值标量包括：
20.根据所述目标序号，确定所述奇异值标量序列中所述目标序号对应的第二目标奇异值标量；
21.将所述奇异值标量序列中所述第二目标奇异值标量设置为0，得到滤除后的奇异值标量序列。
22.第二方面，本技术提供了一种超声成像器，所述超声成像器包括：
23.控制器，所述控制器用于执行：
24.获取待处理的超声彩色血流成像的第一图像数据；对所述第一图像数据重构后的卡索拉蒂casorati矩阵数据进行奇异值分解，根据分解后得到的空间向量序列、时间向量序列、奇异值标量序列和分别对应的预设条件，得到满足所述对应的预设条件的目标空间向量在所述空间向量序列的第一序号、目标时间向量在所述时间向量序列的第二序号和第一目标奇异值标量在所述奇异值标量序列的第三序号；根据所述第一序号、所述第二序号和所述第三序号，取并集得到目标序号，根据所述目标序号对所述奇异值标量序列进行滤波处理，滤除所述目标序号对应的第二目标奇异值标量，根据所述空间向量序列、所述时间向量序列和滤除后的奇异值标量序列得到目标casorati矩阵数据，将所述目标casorati矩阵数据进行重构得到目标图像数据；
25.显示器，用于根据所述目标图像数据显示血流图像。
26.进一步地，所述控制器具体用于执行：
27.根据分解后得到的空间向量序列，确定所述空间向量序列中每个空间向量对应的系数，根据所述每个空间向量对应的系数和预先保存的系数阈值，确定大于所述系数阈值的目标系数对应的目标空间向量在所述空间向量序列的第一序号；根据分解后得到的时间向量序列，确定所述时间向量序列中每个时间向量在频域中对应的频率；根据所述每个时间向量对应的频率和预先保存的频率阈值，确定小于所述频率阈值的目标频率对应的目标时间向量在所述时间向量序列的第二序号；根据分解后得到的奇异值标量序列中的每个奇异值标量和预先保存的奇异值阈值，确定大于所述奇异值阈值的目标奇异值标量在所述奇异值标量序列的第三序号。
28.进一步地，所述控制器还用于执行：
29.根据预先获取的b模式成像的第二图像数据和分解后得到的空间向量序列，将所述第二图像数据与所述空间向量序列进行互相关计算，得到所述空间向量序列中每个空间向量对应的系数。
30.进一步地，所述控制器具体用于执行：
31.根据所述目标序号，确定所述奇异值标量序列中所述目标序号对应的第二目标奇异值标量；将所述奇异值标量序列中所述第二目标奇异值标量设置为0，得到滤除后的奇异值标量序列。
32.第三方面，本技术提供了一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
33.所述通信接口，用于获取待处理的超声彩色血流成像的第一图像数据；
34.所述存储器中存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：
35.对所述第一图像数据重构后的卡索拉蒂casorati矩阵数据进行奇异值分解，根据分解后得到的空间向量序列、时间向量序列、奇异值标量序列和分别对应的预设条件，得到满足所述对应的预设条件的目标空间向量在所述空间向量序列的第一序号、目标时间向量在所述时间向量序列的第二序号和第一目标奇异值标量在所述奇异值标量序列的第三序号；
36.根据所述第一序号、所述第二序号和所述第三序号，取并集得到目标序号，根据所述目标序号对所述奇异值标量序列进行滤波处理，滤除所述目标序号对应的第二目标奇异值标量，根据所述空间向量序列、所述时间向量序列和滤除后的奇异值标量序列得到目标casorati矩阵数据，将所述目标casorati矩阵数据进行重构得到目标图像数据。
37.进一步地，所述处理器，具体用于根据分解后得到的空间向量序列，确定所述空间向量序列中每个空间向量对应的系数，根据所述每个空间向量对应的系数和预先保存的系数阈值，确定大于所述系数阈值的目标系数对应的目标空间向量在所述空间向量序列的第一序号；根据分解后得到的时间向量序列，确定所述时间向量序列中每个时间向量在频域中对应的频率；根据所述每个时间向量对应的频率和预先保存的频率阈值，确定小于所述频率阈值的目标频率对应的目标时间向量在所述时间向量序列的第二序号；根据分解后得到的奇异值标量序列中的每个奇异值标量和预先保存的奇异值阈值，确定大于所述奇异值阈值的目标奇异值标量在所述奇异值标量序列的第三序号。
38.进一步地，所述处理器，还用于根据预先获取的b模式成像的第二图像数据和分解
后得到的空间向量序列，将所述第二图像数据与所述空间向量序列进行互相关计算，得到所述空间向量序列中每个空间向量对应的系数。
39.进一步地，所述处理器，具体用于根据所述目标序号，确定所述奇异值标量序列中所述目标序号对应的第二目标奇异值标量；将所述奇异值标量序列中所述第二目标奇异值标量设置为0，得到滤除后的奇异值标量序列。
40.本技术提供了一种超声彩色血流成像处理方法、超声成像器和设备，由于该方法中获取待处理的血流成像的图像数据；对所述第一图像数据重构后的卡索拉蒂casorati矩阵数据进行奇异值分解，根据分解后得到的空间向量序列、时间向量序列、奇异值标量序列和分别对应的预设条件，得到满足所述对应的预设条件的目标空间向量的第一序号、目标时间向量的第二序号和目标奇异值标量的第三序号；根据所述第一序号、所述第二序号和所述第三序号，取并集得到目标序号，根据所述目标序号进行滤波处理，得到滤波后的目标casorati矩阵数据，将所述目标casorati矩阵数据进行格式转换得到目标图像数据。由于该方法中在滤除杂波信号时是针对图像数据对应的时间向量、空间向量、奇异值标量进行处理，分别确定出时间向量中杂波信号对应的目标时间向量、空间向量中杂波信号对应的目标空间向量和奇异值标量中杂波信号对应的目标奇异值标量，从而可以有效地去除杂波信号对应的图像数据，提高了血流成像时的准确度。
附图说明
41.为了更清楚地说明本技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
42.图1为本技术提供的一种超声彩色血流成像处理方法的过程示意图；
43.图2为本技术一些实施例提供的第一图像数据的示意图；
44.图3为本技术一些实施例提供的一种casorati矩阵数据的示意图；
45.图4为本技术一些实施例提供的一种完整的超声彩色血流成像处理方法的过程示意图；
46.图5为本技术一些实施例提供的一种超声成像器的结构示意图；
47.图6为本技术一些实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
48.为了使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术保护的范围。
49.为了有效地去除杂波信号对应的图像数据，提高生成的图像的准确性，本技术提供了一种超声彩色血流成像处理方法、超声成像器和设备。
50.图1为本技术提供的一种超声彩色血流成像处理方法的过程示意图，该过程包括以下步骤：
51.s101：获取待处理的超声彩色血流成像的第一图像数据。
52.本技术提供的一种超声彩色血流成像处理方法应用于电子设备，其中该电子设备可以是智能终端、pc、平板电脑、服务器等设备、也可以是超声成像器，该服务器可以是本地服务器，也可以是云端服务器。
53.为了有效地去除杂波信号对应的图像数据，电子设备首先获取第一图像数据。其中该第一图像数据为现有的超声成像器采用c模式对径向血流进行成像得到的图像数据。
54.在本技术中，该电子设备获取超声成像器采用c模式时对径向血流进行成像得到的第一图像数据。若该电子设备为智能终端、pc、平板电脑、服务器等设备时，该电子设备与超声成像器通信连接，获取超声成像器发送的第一图像数据。若该电子设备为超声成像器时，该超声成像器获取到该超声成像器自身基于反射的超声波生成的第一图像数据。
55.其中，该第一图像数据为iq(x,y,t)，x表示图像横向空间采样点，y表示图像纵向空间采样点，t表示图像时间采样点。图2为本技术一些实施例提供的第一图像数据的示意图，如图2所示：n
x
表示图像横向空间采样点数，ny表示图像纵向空间采样点数，n
t
表示图像时间采样点数。
56.s102：对所述第一图像数据重构后的卡索拉蒂(casorati)矩阵数据进行奇异值分解，根据分解后得到的空间向量序列、时间向量序列、奇异值标量序列和分别对应的预设条件，得到满足所述对应的预设条件的目标空间向量在所述空间向量序列的第一序号、目标时间向量在所述时间向量序列的第二序号和第一目标奇异值标量在所述奇异值标量序列的第三序号。
57.在本技术中，满足对应的预设条件的目标空间向量和目标时间向量都是杂波信号对应的向量，满足对应的预设条件的第一目标奇异值标量都是杂波信号对应的标量。
58.为了滤除满足对应的预设条件的目标空间向量、目标时间向量和第一目标奇异值标量，从而生成血流图像，首先根据获取到的第一图像数据，对第一图像数据进行重构后得到casorati矩阵数据，casorati矩阵数据同时包含空间维度和时间维度的信息。其中，对第一图像数据进行重构是指将图像数据的数据格式进行转化。图3为本技术一些实施例提供的一种casorati矩阵数据的示意图，如图3所示，n
t
表示图像时间采样点数，n
x
×
ny表示图像空间采样点数。
59.基于现有的奇异值分解公式，对重构后的casorati矩阵数据进行奇异值分解(singular value decomposition，svd)，得到分解后的空间向量序列、时间向量序列、奇异值标量序列。
60.其中，空间向量序列u表示为其中ui为一维向量，长度为n
x
×
ny，表示第i个成分的空间向量，i是从1到n
x
×
ny的范围内的任一正整数。时间向量序列v表示为vi为一维向量，长度为n
t
，可代表第i个成分的时间向量，i是从1到n
t
的范围内的任一正整数。奇异值标量序列s表示为si为标量，表示第i个成分的奇异值标量，i是从1到n
t
的范围内的任一正整数。
61.该电子设备预先保存有每种序列分别对应的预设条件，根据分解后的空间向量序列、时间向量序列、奇异值标量序列以及每种序列分别对应的预设条件，确定出满足对应的预设条件的目标空间向量在空间向量序列的第一序号、目标时间向量在时间向量序列的第
二序号和第一目标奇异值标量在奇异值标量序列的第三序号。
62.具体的，即根据分解后的空间向量序列u、时间向量序列v、奇异值标量序列s以及每种序列分别对应的预设条件，确定出满足对应的预设条件的目标空间向量在空间向量序列的第一序号indu、目标时间向量在时间向量序列的第二序号indv和第一目标奇异值标量在奇异值标量序列的第三序号inds。
63.在本技术中，分解后得到的空间向量序列中的空间向量的排序顺序、时间向量序列中时间向量的排序顺序、奇异值标量序列中的奇异值标量的排序顺序是确定的。
64.分解后得到的奇异值标量序列中的每个奇异值标量是按照从大到小的顺序排序的，按照排序顺序确定每个奇异值标量对应的序号；分解后得到的空间向量序列中的每个空间向量、时间向量序列中的每个时间向量按照每个奇异值标量对应排序的。
65.其中该第一序号indu包含1个或多个序号，每个序号均对应有一个目标空间向量。第二序号indv包含1个或多个序号，每个序号均对应有一个目标时间向量。第三序号inds包含1个或多个序号，每个序号均对应有一个目标奇异值标量。
66.s103：根据所述第一序号、所述第二序号和所述第三序号，取并集得到目标序号，根据所述目标序号对所述奇异值标量序列进行滤波处理，滤除所述目标序号对应的第二目标奇异值标量，根据所述空间向量序列、所述时间向量序列和滤除后的奇异值标量序列得到目标casorati矩阵数据，将所述目标casorati矩阵数据进行重构得到目标图像数据。
67.由于分别对空间向量序列、时间向量序列和奇异值标量序列进行滤波处理后，基于滤除后的空间向量序列、滤除后的时间向量序列和滤除后的奇异值标量序列得到目标casorati矩阵数据时，无法完全去除杂波信号的图像数据，因此为了完全去除杂波信号的图像数据，本技术中对第一序号、第二序号、第三序号取并集得到目标序号，并根据目标序号对单个序列进行滤波处理。
68.在本技术中，进行奇异值分解时的函数关系为iq
′
＝usvh，其中vh与v为共轭转置关系，在该函数关系中，空间向量序列u首先与奇异值标量序列s相乘，再根据乘积结果与时间向量序列vh相乘，即空间向量序列u是位于首端，奇异值标量序列s位于中间端，时间向量序列vh位于末端。
69.若根据目标序号对空间向量序列进行滤波处理，在根据滤除后的空间向量序列u计算得到目标casorati矩阵数据时，由于空间向量序列u位于首端，矩阵相乘时会无法滤除掉位于公式末端的时间向量序列中杂波信号对应的目标时间向量。
70.若根据目标序号对时间向量序列进行滤波处理，在根据滤除后的时间向量序列v计算得到目标casorati矩阵数据时，由于时间向量序列u位于末端，矩阵相乘时会无法滤除掉位于公式首端的空间向量序列中杂波信号对应的目标空间向量。
71.因此本技术中是对奇异值标量序列进行滤波处理，在根据滤除后的奇异值标量序列s计算得到目标casorati矩阵数据时，由于奇异值标量序列位于中间端，矩阵相乘时可以完全去除位于首端的空间向量序列中杂波信号对应的目标空间向量、和位于末端的时间向量序列中杂波信号对应的目标时间向量，同时滤除后的奇异值标量序列中去除了杂波信号对应的目标奇异值标量。
72.具体根据第一序号indu、第二序号indv和第三序号inds，取并集得到目标序号ind，即令ind＝inds∪indv∪indu。根据目标序号ind，确定出奇异值标量序列s中序号为目标序
号ind的第二目标奇异值标量，并滤除目标序号ind对应的第二目标奇异值标量，实现对奇异值标量序列s的滤波处理。
73.基于现有的将casorati矩阵数据分解成空间向量序列、时间向量序列和奇异值标量序列奇异值分解公式，根据空间向量序列、时间向量序列和滤除后的奇异值标量序列，进行反向计算得到目标casorati矩阵数据。将目标casorati矩阵数据进行重构得到目标图像数据，即将目标casorati矩阵数据转换为与第一图像数据的格式相同的目标图像数据。
74.由于该方法中在滤除杂波信号时是针对图像数据对应的时间向量、空间向量、奇异值标量进行处理，分别确定出时间向量中杂波信号对应的目标时间向量、空间向量中杂波信号对应的目标空间向量和奇异值标量中杂波信号对应的目标奇异值标量，从而可以有效地去除杂波信号对应的图像数据，提高了血流成像时的准确度。
75.为了确定出杂波信号对应的目标空间向量、目标时间向量和第一目标奇异值标量，在上述实施例的基础上，在本技术中，所述根据分解后得到的空间向量序列、时间向量序列、奇异值标量序列和分别对应的预设条件，得到满足所述对应的预设条件的目标空间向量在所述空间向量序列的第一序号、目标时间向量在所述时间向量序列的第二序号和第一目标奇异值标量在所述奇异值标量序列的第三序号包括：
76.第一序号的确定过程包括：根据分解后得到的空间向量序列，确定所述空间向量序列中每个空间向量对应的系数，根据所述每个空间向量对应的系数和预先保存的系数阈值，确定大于所述系数阈值的目标系数对应的目标空间向量在所述空间向量序列的第一序号。
77.在本技术中，根据分解后得到的空间向量序列，可以确定出空间向量序列中每个空间向量对应的系数，其中该系数为空间向量序列中每个空间向量与b模式成像的第二图像数据的相关系数。
78.为了确定分解后的空间向量序列中每个空间向量对应的系数，在本技术中，所述分解后的空间向量序列中每个空间向量对应的系数的确定过程包括：
79.根据预先获取的亮度调制(brightness，b)模式成像的第二图像数据和分解后得到的空间向量序列，将所述第二图像数据与所述空间向量序列进行互相关计算，得到所述空间向量序列中每个空间向量对应的系数。
80.其中，b模式成像是采用亮度调制来显示回波强弱的方式进行成像，也称为断层成像，该b模式成像是针对人体组织成像。
81.该电子设备接收超声成像器采用b模式成像预先生成的第二图像数据imgb，根据该第二图像数据imgb和分解后得到的空间向量序列u，将该第二图像数据imgb和空间向量序列u进行互相关计算，具体是将该第二图像数据imgb和每个空间向量ui进行互相关计算，得到每个空间向量对应的系数ρi，其中ρi表示第i个空间向量对应的系数，k表示第i个空间向量的坐标点数，n
x
×
ny表示空间向量的坐标点数的最大值。
82.为了确定出杂波信号对应的目标空间向量，预先保存有系数阈值u
thres
，其中该系数阈值u
thres
可以是预先设置的经验值，也可以是每个空间向量对应的系数ρi的平均值的m倍，该m为预先设置的正整数，还可以是每个空间向量对应的系数ρi中最大值的1/n，该n也
是预先设置的正整数。
83.根据每个空间向量对应的系数ρi和该系数阈值u
thres
，由于确定了空间向量与第二图像数据的相关系数ρi，空间向量与第二图像数据的相关系数ρi越大时，空间向量代表杂波信号的可能性较大，因此确定出大于该系数阈值u
thres
的目标系数，该目标系数对应的目标空间向量即为杂波信号对应的空间向量，确定出目标空间向量在空间向量序列的第一序号indu。
84.第二序号的确定过程包括：根据分解后得到的时间向量序列，确定所述时间向量序列中每个时间向量在频域中对应的频率；根据所述每个时间向量对应的频率和预先保存的频率阈值，确定小于所述频率阈值的目标频率对应的目标时间向量在所述时间向量序列的第二序号。
85.根据分解后得到的时间向量序列将时间向量序列中的每个时间向量从时域转换为频域，确定每个时间向量vi对应的频率其中，转换过程为现有技术，本技术在此不做赘述。
86.为了确定出杂波信号对应的目标时间向量，预先保存有频率阈值f
thres
，其中该频率阈值可以是预先设置的经验值，也可以是每个时间向量对应的频率的平均值的m倍，该m为预先设置的正整数，还可以是每个时间向量对应的系数中最大值的1/n，该n也是预先设置的正整数。
87.在本技术中，基于血流信号的速度比杂波信号的速度高，信号的频率与速度成正比的原理可知，血流信号的频率比杂波信号的频率大，因此当确定时间向量对应的频率越小时，该时间向量代表杂波信号的可能性就越大。
88.因此，根据每个时间向量对应的频率和该频率阈值f
thres
，确定出小于该频率阈值f
thres
的目标频率，该目标频率对应的目标时间向量即为杂波信号对应的时间向量，确定出目标时间向量在时间向量序列的第二序号indv。
89.第三序号的确定过程包括：根据分解后得到的奇异值标量序列中的每个奇异值标量和预先保存的奇异值阈值，确定大于所述奇异值阈值的目标奇异值标量在所述奇异值标量序列的第三序号。
90.为了确定出杂波信号对应的目标奇异值标量，预先保存有奇异值阈值s
thres
，其中该奇异值阈值可以是预先设置的经验值，也可以是每个奇异值标量的平均值的m倍，该m为预先设置的正整数，还可以是每个奇异值标量中最大值的1/n，该n也是预先设置的正整数。
91.在本技术中，由于血流信号在casorati矩阵数据中对应元素的相关程度普遍较低，组织的杂波信号在casorati矩阵数据中对应元素的相关程度普遍较高，而奇异值标量si表示分解前的casorati矩阵数据中不同元素的相关程度，因此奇异值标量越大时代表杂波信号的可能性就较大。
92.因此，根据分解后得到的奇异值标量序列中的每个奇异值标量和该奇异值阈值s
thres
，确定大于该奇异值阈值s
thres
的目标奇异值标量，该目标奇异值标量即为杂波信号对应的奇异值标量，确定出目标奇异值标量在奇异值标量序列的第三序号
inds。
93.为了完全滤除杂波信号对应的图像数据，在上述各实施例的基础上，在本技术中，所述根据所述目标序号对所述奇异值标量序列进行滤波处理，滤除所述目标序号对应的第二目标奇异值标量包括：
94.根据所述目标序号，确定所述奇异值标量序列中所述目标序号对应的第二目标奇异值标量；
95.将所述奇异值标量序列中所述第二目标奇异值标量设置为0，得到滤除后的奇异值标量序列。
96.为了完全滤除杂波信号对应的图像数据，在本技术中，根据确定出的目标序号ind，确定出奇异值标量si中的i＝ind时的第二目标奇异值标量。
97.为了实现对奇异值标量的滤波处理，具体是将奇异值标量序列中的第二目标奇异值标量均设置为0，得到滤除后的奇异值标量序列s
′
。
98.在本技术中，在将奇异值标量序列中目标序号对应的第二目标奇异值标量置为0后，根据预先保存的函数关系iq
″
＝us
′vh
，滤波后的奇异值标量序列s
′
位于矩阵乘法公式的中间端，在矩阵相乘时值为0的第二目标奇异值标量可以去除空间向量序列中杂波信号对应的目标空间向量、以及时间向量序列中杂波信号对应的目标时间向量，因此根据矩阵乘法公式计算得到的目标casorati矩阵数据中可以完全去除杂波信号对应的图像数据。
99.下面通过一个完整的实施例对本技术的超声彩色血流成像处理方法进行说明，图4为本技术一些实施例提供的一种完整的超声彩色血流成像处理方法的过程示意图，该过程包括以下步骤：
100.s401：获取待处理的超声彩色血流成像的第一图像数据。
101.s402：对第一图像数据重构后的卡索拉蒂casorati矩阵数据进行奇异值分解，得到空间向量序列、时间向量序列、奇异值标量序列，分别进行s403、s404和s405。
102.s403：根据分解后得到的空间向量序列，确定空间向量序列中每个空间向量对应的系数，根据每个空间向量对应的系数和预先保存的系数阈值，确定大于系数阈值的目标系数对应的目标空间向量在空间向量序列的第一序号，进行s406。
103.s404：根据分解后得到的时间向量序列，确定时间向量序列中每个时间向量在频域中对应的频率；根据每个时间向量对应的频率和预先保存的频率阈值，确定小于频率阈值的目标频率对应的目标时间向量在时间向量序列的第二序号，进行s406。
104.s405：根据分解后得到的奇异值标量序列中的每个奇异值标量和预先保存的奇异值阈值，确定大于奇异值阈值的目标奇异值标量在奇异值标量序列的第三序号。
105.s406：根据第一序号、第二序号和第三序号，取并集得到目标序号。
106.s407：根据目标序号对奇异值标量序列进行滤波处理，滤除目标序号对应的第二目标奇异值标量，根据空间向量序列、时间向量序列和滤除后的奇异值标量序列得到目标casorati矩阵数据。
107.s408：将目标casorati矩阵数据进行重构得到目标图像数据。
108.在上述各实施例的基础上，图5为本技术一些实施例提供的一种超声成像器的结构示意图，所述超声成像器包括：
109.控制器501，所述控制器用于执行：
110.获取待处理的超声彩色血流成像的第一图像数据；对所述第一图像数据重构后的卡索拉蒂casorati矩阵数据进行奇异值分解，根据分解后得到的空间向量序列、时间向量序列、奇异值标量序列和分别对应的预设条件，得到满足所述对应的预设条件的目标空间向量在所述空间向量序列的第一序号、目标时间向量在所述时间向量序列的第二序号和第一目标奇异值标量在所述奇异值标量序列的第三序号；根据所述第一序号、所述第二序号和所述第三序号，取并集得到目标序号，根据所述目标序号对所述奇异值标量序列进行滤波处理，滤除所述目标序号对应的第二目标奇异值标量，根据所述空间向量序列、所述时间向量序列和滤除后的奇异值标量序列得到目标casorati矩阵数据，将所述目标casorati矩阵数据进行重构得到目标图像数据；
111.显示器502，用于根据所述目标图像数据显示血流图像。
112.进一步地，所述控制器501具体用于执行：
113.根据分解后得到的空间向量序列，确定所述空间向量序列中每个空间向量对应的系数，根据所述每个空间向量对应的系数和预先保存的系数阈值，确定大于所述系数阈值的目标系数对应的目标空间向量在所述空间向量序列的第一序号；根据分解后得到的时间向量序列，确定所述时间向量序列中每个时间向量在频域中对应的频率；根据所述每个时间向量对应的频率和预先保存的频率阈值，确定小于所述频率阈值的目标频率对应的目标时间向量在所述时间向量序列的第二序号；根据分解后得到的奇异值标量序列中的每个奇异值标量和预先保存的奇异值阈值，确定大于所述奇异值阈值的目标奇异值标量在所述奇异值标量序列的第三序号。
114.进一步地，所述控制器501还用于执行：
115.根据预先获取的b模式成像的第二图像数据和分解后得到的空间向量序列，将所述第二图像数据与所述空间向量序列进行互相关计算，得到所述空间向量序列中每个空间向量对应的系数。
116.进一步地，所述控制器501具体用于执行：
117.根据所述目标序号，确定所述奇异值标量序列中所述目标序号对应的第二目标奇异值标量；将所述奇异值标量序列中所述第二目标奇异值标量设置为0，得到滤除后的奇异值标量序列。
118.图6为本技术一些实施例提供的一种电子设备的结构示意图，在上述各实施例的基础上，本技术中还提供了一种电子设备，包括处理器601、通信接口602、存储器603和通信总线604，其中，处理器601，通信接口602，存储器603通过通信总线604完成相互间的通信；
119.所述存储器603中存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器601执行时，使得所述处理器601执行如下步骤：
120.获取待处理的超声彩色血流成像的第一图像数据；
121.对所述第一图像数据重构后的卡索拉蒂casorati矩阵数据进行奇异值分解，根据分解后得到的空间向量序列、时间向量序列、奇异值标量序列和分别对应的预设条件，得到满足所述对应的预设条件的目标空间向量在所述空间向量序列的第一序号、目标时间向量在所述时间向量序列的第二序号和第一目标奇异值标量在所述奇异值标量序列的第三序号；
122.根据所述第一序号、所述第二序号和所述第三序号，取并集得到目标序号，根据所
述目标序号对所述奇异值标量序列进行滤波处理，滤除所述目标序号对应的第二目标奇异值标量，根据所述空间向量序列、所述时间向量序列和滤除后的奇异值标量序列得到目标casorati矩阵数据，将所述目标casorati矩阵数据进行重构得到目标图像数据。
123.进一步地，所述处理器601，具体用于所述根据分解后得到的空间向量序列、时间向量序列、奇异值标量序列和分别对应的预设条件，得到满足所述对应的预设条件的目标空间向量在所述空间向量序列的第一序号、目标时间向量在所述时间向量序列的第二序号和第一目标奇异值标量在所述奇异值标量序列的第三序号包括：
124.根据分解后得到的空间向量序列，确定所述空间向量序列中每个空间向量对应的系数，根据所述每个空间向量对应的系数和预先保存的系数阈值，确定大于所述系数阈值的目标系数对应的目标空间向量在所述空间向量序列的第一序号；
125.根据分解后得到的时间向量序列，确定所述时间向量序列中每个时间向量在频域中对应的频率；根据所述每个时间向量对应的频率和预先保存的频率阈值，确定小于所述频率阈值的目标频率对应的目标时间向量在所述时间向量序列的第二序号；
126.根据分解后得到的奇异值标量序列中的每个奇异值标量和预先保存的奇异值阈值，确定大于所述奇异值阈值的目标奇异值标量在所述奇异值标量序列的第三序号。
127.进一步地，所述处理器601，还用于根据预先获取的b模式成像的第二图像数据和分解后得到的空间向量序列，将所述第二图像数据与所述空间向量序列进行互相关计算，得到所述空间向量序列中每个空间向量对应的系数。
128.进一步地，所述处理器601，具体用于所述根据所述目标序号对所述奇异值标量序列进行滤波处理，滤除所述目标序号对应的第二目标奇异值标量包括：
129.根据所述目标序号，确定所述奇异值标量序列中所述目标序号对应的第二目标奇异值标量；将所述奇异值标量序列中所述第二目标奇异值标量设置为0，得到滤除后的奇异值标量序列。
130.上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
131.通信接口602用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
132.存储器可以包括随机存取存储器(random access memory，ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如至少一个磁盘存储器。可选地，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
133.上述处理器可以是通用处理器，包括中央处理器、网络处理器(network processor，np)等；还可以是数字指令处理器(digital signal processing，dsp)、专用集成电路、现场可编程门陈列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。
134.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产
品的形式。
135.本技术是参照根据本技术的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
136.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
137.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
138.显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的精神和范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术也意图包含这些改动和变型在内。