一种基于光声导波波形反演的骨结构力学性质评估方法

1.本发明涉及激光超声医疗领域，特别涉及一种基于光声导波波形反演的骨结构力学性质评估方法。


背景技术：

2.全激光超声导波激励检测技术具有非接触、信号信息丰富的优点，在医疗超声诊断和工业无损检测领域中得到了广泛关注。研究或工程应用中采用激光测振仪扫描获取导波空间波场信号，通过多维傅里叶变换得到波场频率波数谱，结合导波频散理论实现长骨、金属或复合材料板壳等波导的结构力学性质评估。学者提出通过两点检测压电传感器激励导波信号波形反演，实现波导结构力学性质评估方法，克服了超声导波定量评估技术对波场信号获取的依赖性，极大提升了评估技术实施的灵活性(可参考文献：chen hl,ling fy,zhu wj,et al.,waveform inversion for wavenumber extraction and waveguide characterization using ultrasonic lamb waves.measurement,2023,207:112360)。
3.现有方法具有以下缺点：
4.(1)基于窄带导波信号波形反演的波数提取及结构力学性质评估精度易受信号频率影响；
5.(2)传统窄带平稳信号波形反演技术不适用于宽带、非平稳光声导波的波数提取及结构力学性质评估；
6.(3)基于导波空间波场信号分析的骨质评估方法应用灵活性差。


技术实现要素：

7.为了克服现有技术中的不足，本发明提供一种基于光声导波波形反演的骨结构力学性质评估方法，克服光声导波定量评估技术对空间波场信号获取的依赖性，提升检测方式实施的灵活性、检测的可靠性。
8.为了达到上述发明目的，解决其技术问题所采用的技术方案如下：
9.一种基于光声导波波形反演的骨结构力学性质评估方法，包括以下步骤：
10.步骤s1：采用全光学系统向骨中激励光声导波，检测获得骨轴向两点的导波信号，然后进入步骤s2；
11.步骤s2：评估确定光声导波信号的有效带宽，提取光声导波信号不同窄带成分，然后进入步骤s3；
12.步骤s3：波形反演算法初始化：依据导波频散理论方程和超声传播函数参数设置个体基因范围、进行个体初始化、设置优化算法迭代更新和截止判据参数，然后进入步骤s4；
13.步骤s4：计算基于个体基因参数的波导结构导波频散方程，获取导波频率波数曲线，然后进入步骤s5；
14.步骤s5：基于超声传播函数计算个体相关各模式导波信号，然后进入步骤s6；
15.步骤s6：个体相关多窄带成分信号残差率评估、个体筛选，然后进入步骤s7；
16.步骤s7：分析个体残差率、进化代数是否满足截止判据，如满足则进入步骤s9；否则，进入步骤s8；
17.步骤s8：对个体基因参数更新，构建新的分析种群，然后进入步骤s4；
18.步骤s9：输出优选个体基因和导波波数频散信息，评估长骨结构力学性质。
19.进一步的，所述步骤s1中，采用脉冲激光向长骨中激励光声导波，采用光学方式采集获得骨轴向两检测点的导波信号，通过两点检测信号实现光声导波波数提取及骨结构力学性质评估。
20.进一步的，所述步骤s2中，基于傅里叶频谱分析确定光声导波信号有效带宽，采用基于高斯滤波器箱的分离谱技术提取两检测光声导波信号中的各窄带成分，将宽带非平稳信号转为多个窄带平稳信号。
21.进一步的，所述步骤s2包括以下内容：
22.步骤s21：分析光声导波信号的傅里叶频谱，获得信号有效带宽区间[ωd,ωu]；
[0023]
步骤s22：采用高斯窗带通滤波器箱提取光声导波信号各窄带成分，具体如式(1)和(2)：
[0024][0025][0026]
式中，gm为带通高斯滤波器箱，ωu和ωd分别为滤波器上下截止频率，m和m分别为滤波器窗编号和数目，u和um分别为检测信号及提取窄带成分。
[0027]
进一步的，所述步骤s2中，采用连续小波变换提取两检测光声导波信号中的各窄带成分，将宽带非平稳信号转为多个窄带平稳信号。
[0028]
进一步的，所述步骤s3中，依据长骨导波频散理论方程和超声传播函数设置个体基因，进行个体种群初始化；依据反演优化算法类型设置个体基因更新控制参数。
[0029]
进一步的，所述步骤s4中，采用二分法或勒让德多项式展开法计算光声信号有效带宽范围内长骨中的导波频率波数曲线。
[0030]
进一步的，所述步骤s5中基于超声传播函数，采用第1个检测点导波信号提取窄带频率成分为虚拟激励源、步骤s4计算波数频散曲线和两检测点距离计算个体相关各模式导波在第2个检测点的前向模拟信号。
[0031]
进一步的，所述步骤s6包括以下内容：
[0032]
步骤s61：计算不同窄带成分的残差率，用于个体筛选及基因参数更新；
[0033]
步骤s62：对各信号残差率进行升序排列，将相关模式信号依次组合，得到新的模拟信号；
[0034]
步骤s63：基于新的模拟信号重新计算残差率；当残差率降低则保留两种模式信号作为个体相关信号；否则，仅保留最小残差率相关导波模式信号作为个体相关信号；
[0035]
步骤s64：保留不同窄带成分分析中个体相关模式信号残差率最小的个体及导波模式信号为该频率区段的精英个体和优化信号。
[0036]
进一步的，所述步骤s8中，依据优化算法类型和个体残差率进行基因参数更新，产生新的子代种群1；将不同窄带成分分析保留父代个体基因交叉、取均值产生新的子代种群2；将父代个体、子代种群1和子代种群2组合形成新一代分析种群。
[0037]
本发明由于采用以上技术方案，使之与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：
[0038]
根据本发明所涉及的基于光声导波波形反演的骨结构力学性质评估方法，可以通过两点检测光声导波信号的波形反演获取骨结构中的导波在宽频率范围内的波数频散曲线，实现骨厚度、弹性模量、密度及泊松比等结构力学性质的声学表征，增强了长骨骨质定量评估检测技术实施的灵活性和稳定性。
附图说明
[0039]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。附图中：
[0040]
图1是本发明的实施例中全激光超声系统板中光声导波检测实验示意图；
[0041]
图2是本发明的实施例中光声导波波形反演波导结构力学性质评估方法流程示意图。
具体实施方式
[0042]
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0043]
本实施例公开了一种基于光声导波波形反演的骨结构力学性质评估方法，包括以下步骤：
[0044]
步骤s1：采用全光学系统向骨中激励光声导波，激光测振仪检测获得骨轴向两点的导波信号，然后进入步骤s2；
[0045]
具体的，所述步骤s1中，采用脉冲激光向长骨中激励光声导波，采用光学方式采集获得骨轴向两检测点的导波信号，通过两点检测信号实现光声导波波数提取及骨结构力学性质评估。
[0046]
步骤s2：评估确定光声导波信号的有效带宽，分离谱技术提取光声导波信号不同窄带成分，然后进入步骤s3；
[0047]
进一步的，所述步骤s2中，基于傅里叶频谱分析确定光声导波信号有效带宽，采用基于高斯滤波器箱的分离谱技术提取两检测光声导波信号中的各窄带成分，将宽带非平稳信号转为多个窄带平稳信号。或者，采用连续小波变换提取两检测光声导波信号中的各窄带成分，将宽带非平稳信号转为多个窄带平稳信号。
[0048]
具体的，所述步骤s2包括以下内容：
[0049]
步骤s21：分析光声导波信号的傅里叶频谱，获得信号有效带宽区间[ωd,ωu]；
[0050]
步骤s22：采用高斯窗带通滤波器箱提取光声导波信号各窄带成分，具体如式(1)
和(2)：
[0051][0052][0053]
式中，gm为带通高斯滤波器箱，ωu和ωd分别为滤波器上下截止频率，m和m分别为滤波器窗编号和数目，u和um分别为检测信号及提取窄带成分。
[0054]
步骤s3：波形反演算法初始化：依据长骨中导波频散理论方程和超声传播函数参数设置个体基因范围、进行个体初始化、设置优化算法迭代更新和截止判据参数，然后进入步骤s4；
[0055]
具体的，所述步骤s3中，依据长骨导波频散理论方程和超声传播函数设置个体基因，进行个体种群初始化；依据反演优化算法(遗传算法、烟火算法、进化算法等)类型设置个体基因更新控制参数。
[0056]
步骤s4：计算基于个体基因参数的波导结构导波频散方程，获取导波频率波数曲线，然后进入步骤s5；
[0057]
具体的，所述步骤s4中，采用二分法或勒让德多项式展开法计算光声信号有效带宽范围内长骨中的导波频率波数曲线。
[0058]
步骤s5：基于超声传播函数计算个体相关各模式导波信号，然后进入步骤s6；
[0059]
具体的，所述步骤s5中基于超声传播函数(3)，第1检测点信号各窄带成分u
1,m
和步骤s1中两检测点距离x等，计算第2个检测点模拟导波模式信号u％
2,m
：
[0060][0061][0062]
式中，h(ω,x)为声波传播函数，a为信号幅值，n和n分别为导波模态编号和数目。
[0063]
步骤s6：个体相关多窄带成分信号残差率评估、个体筛选，然后进入步骤s7；
[0064]
具体的，所述步骤s6包括以下内容：
[0065]
步骤s61：基于式(4)计算不同窄带成分的残差率，用于个体筛选及基因参数θ更新；
[0066][0067]
式中，εm为第m个滤波器窗提取的窄带成分计算的个体残差率，θ＝[ρ,e,υ,h,a]为个体基因矢量、ρ为密度、e为杨氏模量、υ为泊松比、h为厚度、a为各导波模式幅值矢量；
[0068]
步骤s62：对各信号残差率进行升序排列，将相关模式信号依次组合，得到新的模拟信号；
[0069]
步骤s63：基于新的模拟信号重新计算残差率；当残差率降低则保留两种模式信号作为个体相关信号；否则，仅保留最小残差率相关导波模式信号作为个体相关信号；
[0070]
步骤s64：保留不同窄带成分分析中个体相关模式信号残差率最小的个体及导波模式信号为该频率区段的精英个体和优化信号。
[0071]
步骤s7：分析个体残差率、进化代数是否满足截止判据，如满足则进入步骤s9；否则，进入步骤s8；
[0072]
步骤s8：对个体基因参数更新，构建新的分析种群，然后进入步骤s4；
[0073]
具体的，所述步骤s8中，依据优化算法类型和个体残差率进行基因参数更新，产生新的子代种群1；将不同窄带成分分析保留父代个体基因交叉、取均值产生新的子代种群2；将父代个体、子代种群1和子代种群2组合形成新一代分析种群，保证算法收敛性。
[0074]
步骤s9：输出优选个体基因和导波波数频散信息，评估长骨结构力学性质。
[0075]
实施例：
[0076]
图1是本发明的实施例中全激光超声系统板中光声导波检测实验示意图。在本实施例中，首先采用脉冲激光器向骨板中激励光声导波、激光测振仪扫描获取骨板轴向两位置的光声导波信号。
[0077]
图2是本发明的实施例中光声导波波形反演波导结构力学性质评估方法流程示意图，包括如下步骤：
[0078]
步骤s1：采用全激光超声检测系统向长骨中激励、检测获取两点光声导波信号u0、u，然后进入步骤s2。
[0079]
步骤s2：傅里叶频谱分析确定信号有效带宽，采用分离谱技术提取光声导波信号不同窄带成分，然后进入步骤s3。
[0080]
步骤s21：分析光声导波信号的傅里叶频谱，获得光声导波信号有效带宽[ωd,ωu]；
[0081]
步骤s22：采用高斯窗带通滤波器箱提取光声导波信号各窄带成分，具体如式(1)和(2)：
[0082][0083][0084]
式中，gm为带通高斯滤波器箱，ωu和ωd分别为滤波器上下截止频率，m和m分别为滤波器窗编号和滤波器窗数目，u和um分别为采集信号及提取窄带成分。
[0085]
步骤s3：波形反演算法初始化：设置基于长骨结构密度、厚度、弹性模量和泊松比等参数构成个体基因的评估范围，进行个体初始化、设置自适应遗传算法交叉、变异和截止判决等参数，然后进入步骤s4。
[0086]
步骤s4：计算基于个体基因参数的导波频散方程，获得频率-波数曲线：即，基于步骤s21评估带宽和二分法计算各向同性板中lamb波频散方程(5)，获取光声信号有效带宽内的频率波数曲线，然后进入步骤s5。
[0087][0088][0089]
式中，h为板厚度，e为弹性模量，υ为泊松比，ρ为密度，n为导波模态数，v
l
和v
t
分别为纵波和横波波速，f为频率；v
p
为相速度，其与波数的关系为k＝2πf/v
p
。
[0090]
步骤s5：基于超声传播函数计算个体相关各导波模式信号，即：基于超声传播方程式(3)、第1检测点提取窄带信号u
1,m
和步骤s1中两检测点距离x等第2个检测点模拟导波模式信号u％
2,m
，然后进入步骤s6。
[0091][0092][0093]
式中，h(ω,x)为声波传播函数，a为信号幅值，n和n分别为导波模态编号和数目。
[0094]
步骤s6：个体相关窄带成分信号残差率综合评估、个体筛选等，然后进入步骤s7。
[0095]
步骤s61：基于式(4)计算不同窄带成分的残差率，用于个体筛选及基因参数θ更新。
[0096][0097]
式中，εm为第m个滤波器窗提取的窄带成分计算的个体残差率，θ＝[ρ,e,υ,h,a]为个体基因矢量、ρ为密度、e为杨氏模量、υ为泊松比、h为厚度、a为各导波模式幅值矢量。
[0098]
步骤s62：对各信号残差率进行升序排列，将相关模式信号依次组合，得到新的模拟信号；
[0099]
步骤s63：将新的模拟信号带入式(4)重新计算残差率；当残差率降低则保留两种模式信号作为个体相关信号；否则，仅保留最小残差率相关导波模式信号作为个体相关信号；
[0100]
步骤s64：保留不同窄带成分分析中个体相关模式信号残差率最小的个体及导波模式信号为该频率区段的精英个体和优化信号；
[0101]
步骤s7：截止判据：即，当保留精英个体残差率小于预设值残差率值或优化算法进化代数达到最大代数值，则进入步骤s9；否则，进入步骤s8；
[0102]
步骤s8：基于自适应交叉、变异策略对所有个体基因更新，得到子代种群1，；将不同窄带成分分析保留精英个体基因交叉、取均值产生新子代个体种群2；将所有保留精英个体、子代种群1和子代种群2组合形成新一代分析种群；然后进入步骤s4；
[0103]
步骤s9：输出优选精英个体基因和导波波数频散信息，评估长骨结构力学性质。
[0104]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种基于光声导波波形反演的骨结构力学性质评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s1：采用全光学系统向骨中激励光声导波，检测获得骨轴向两点的导波信号，然后进入步骤s2；步骤s2：评估确定光声导波信号的有效带宽，提取光声导波信号不同窄带成分，然后进入步骤s3；步骤s3：波形反演算法初始化：依据导波频散理论方程和超声传播函数参数设置个体基因范围、进行个体初始化、设置优化算法迭代更新和截止判据参数，然后进入步骤s4；步骤s4：计算基于个体基因参数的波导结构导波频散方程，获取导波频率波数曲线，然后进入步骤s5；步骤s5：基于超声传播函数计算个体相关各模式导波信号，然后进入步骤s6；步骤s6：个体相关多窄带成分信号残差率评估、个体筛选，然后进入步骤s7；步骤s7：分析个体残差率、进化代数是否满足截止判据，如满足则进入步骤s9；否则，进入步骤s8；步骤s8：对个体基因参数更新，构建新的分析种群，然后进入步骤s4；步骤s9：输出优选个体基因和导波波数频散信息，评估长骨结构力学性质。2.根据权利要求1所述的一种基于光声导波波形反演的骨结构力学性质评估方法，其特征在于，所述步骤s1中，采用脉冲激光向长骨中激励光声导波，采用光学方式采集获得骨轴向两检测点的导波信号，通过两点检测信号实现光声导波波数提取及骨结构力学性质评估。3.根据权利要求1所述的一种基于光声导波波形反演的骨结构力学性质评估方法，其特征在于，所述步骤s2中，基于傅里叶频谱分析确定光声导波信号有效带宽，采用基于高斯滤波器箱的分离谱技术提取两检测光声导波信号中的各窄带成分，将宽带非平稳信号转为多个窄带平稳信号。4.根据权利要求1所述的一种基于光声导波波形反演的骨结构力学性质评估方法，其特征在于，所述步骤s2包括以下内容：步骤s21：分析光声导波信号的傅里叶频谱，获得信号有效带宽区间[ω
d
,ω
u
]；步骤s22：采用高斯窗带通滤波器箱提取光声导波信号各窄带成分，具体如式(1)和(2)：(2)：式中，g
m
为带通高斯滤波器箱，ω
u
和ω
d
分别为滤波器上下截止频率，m和m分别为滤波器窗编号和数目，u和u
m
分别为检测信号及提取窄带成分。5.根据权利要求1所述的一种基于光声导波波形反演的骨结构力学性质评估方法，其特征在于，所述步骤s2中，采用连续小波变换提取两检测光声导波信号中的各窄带成分，将宽带非平稳信号转为多个窄带平稳信号。
6.根据权利要求1所述的一种基于光声导波波形反演的骨结构力学性质评估方法，其特征在于，所述步骤s3中，依据长骨导波频散理论方程和超声传播函数设置个体基因，进行个体种群初始化；依据反演优化算法类型设置个体基因更新控制参数。7.根据权利要求1所述的一种基于光声导波波形反演的骨结构力学性质评估方法，其特征在于，所述步骤s4中，采用二分法或勒让德多项式展开法计算光声信号有效带宽范围内长骨中的导波频率波数曲线。8.根据权利要求1所述的一种基于光声导波波形反演的骨结构力学性质评估方法，其特征在于，所述步骤s5中基于超声传播函数，采用第1个检测点导波信号提取窄带频率成分为虚拟激励源、步骤s4计算波数频散曲线和两检测点距离计算个体相关各模式导波在第2个检测点的前向模拟信号。9.根据权利要求1所述的一种基于光声导波波形反演的骨结构力学性质评估方法，其特征在于，所述步骤s6包括以下内容：步骤s61：计算不同窄带成分的残差率，用于个体筛选及基因参数更新；步骤s62：对各信号残差率进行升序排列，将相关模式信号依次组合，得到新的模拟信号；步骤s63：基于新的模拟信号重新计算残差率；当残差率降低则保留两种模式信号作为个体相关信号；否则，仅保留最小残差率相关导波模式信号作为个体相关信号；步骤s64：保留不同窄带成分分析中个体相关模式信号残差率最小的个体及导波模式信号为该频率区段的精英个体和优化信号。10.根据权利要求1所述的一种基于光声导波波形反演的骨结构力学性质评估方法，其特征在于，所述步骤s8中，依据优化算法类型和个体残差率进行基因参数更新，产生新的子代种群1；将不同窄带成分分析保留父代个体基因交叉、取均值产生新的子代种群2；将父代个体、子代种群1和子代种群2组合形成新一代分析种群。

技术总结
本发明公开了一种基于光声导波波形反演的骨结构力学性质评估方法，包括步骤S1：采用全激光系统获取骨中轴向两点光声导波信号；步骤S2：确定信号有效带宽，采用分离谱技术提取各窄带成分；步骤S3：波形反演算法参数初始化；步骤S4：计算导波结构导波频散方程，获取导波频率波数曲线；步骤S5：基于超声传播函数计算个体相关导波模式信号；步骤S6：个体相关多窄带成分信号残差率计算及个体筛选；步骤S7：反演算法截止判据，如满足则进入步骤S9；否则，进入步骤S8；步骤S8：个体更新，构建新的分析种群，进入步骤S4；步骤S9：输导波波数频散和波导结构力学性质。结构力学性质。结构力学性质。


技术研发人员：陈洪磊 许凯亮 李颖 他得安
受保护的技术使用者：复旦大学义乌研究院
技术研发日：2023.07.17
技术公布日：2023/10/11