超声技术
超声设备向身体发射聚焦声束超声波，并通过声波反射的强度及延迟差异重现对象图像，从而形成生物组织的声波照片。声波技术通常配合探头模块末端的压电式换能器阵列使用，按压在身体上。压电式换能器元件在高压(5VPP–300VPP)脉冲电流激励下产生振动，进而生成发射声波。阵列中各个元件的相位彼此对齐，在身体预先指定的位置和距离形成聚焦声束超声波。入射波通过对象时，各组织层之间的声阻抗差就会产生反射发回到换能器(见图1)。
图1 声波反射
发射声波后，换能器元件立即变成检测器，接受回波信号。在待分析区沿着成百上千条扫描线聚焦发射波束，就能形成代表性身体图，然后在后端电子系统中重组这些扫描线，就形成了2D图像(见图2)。3D超声系统沿着副轴机械移动换能器阵列，增加三维扫描线。
图2 通过扫描线形成图像
发射电子器件或发射波束形成器的工作相对简单，只需在图像范围发射声波并正确对齐相位即可。但接收电子器件的任务则比较复杂，涉及专有技术，要把接收到的声反射转化为图像。接收电子元件或接收波束形成器必须对各个接收通道适当进行相位对齐以设置正确的聚焦深度，滤波输入的数据，对波形进行解调，再将所有通道累加在一起形成扫描线。每条扫描线重复上述操作，然后对所有扫描线进行聚集、内插并滤波，以形成最终图像。
便携式超声系统组件
市场上主要有四种不同外形的便携式超声产品(图3)：手持式超声设备、平板式超声设备、膝上型超声设备、“饭盒式”超声设备。
图3 便携式超声设备的外形
本文将重点介绍膝上型超声设备。从高级层面而言，超声系统由三个独特的处理模块组成：模拟前端(AFE)、带前端处理功能的波束形成器和后端(见图4)。
图4 超声系统模块方框图
模拟前端(AFE)
模拟前端(AFE)是超声应用中一款高度专业化的系统，既可通过每8至16个通道采用全集成单芯片的形式，也可通过每通道采用多芯片定制解决方案来实现。为了满足换能器接收信号动态范围较大的要求，我们可用可变增益放大器(VGA)或时间增益补偿器(TGC)将信号映射到模数转换器(ADC)较窄的动态范围上。在全集成AFE(图5)中，VGA/TGC由逻辑通过SPI接口控制。ADC数据串行连接，并通过LVDS或新兴JEDEC JESD204x标准传输到数字处理器件。
图5 模拟前端
在AFE发射侧，DAC用来将输出脉冲数据转换为模拟数据。模拟信号驱动高压脉冲器或放大器，进而产生换能器的发射波形。
波束形成器
超声波束形成器包括两个组成部分。发射波束形成器(又称Tx波束形成器)负责启动扫描线并生成发送给换能器元件的定时脉冲串，以设置对象所需的聚焦点。接收波束形成器(又称Rx波束形成器)负责从模拟前端接收回波波形数据，并将数据通过滤波、开窗(切趾术)、求和及解调整理为代表性扫描线。这两个波束形成器模块保持时间同步，连续向彼此传送时序、位置和控制数据。
Tx波束形成器负责定时数字脉冲串的导向(steering)和生成，该脉冲串外部转换为换能器的高压脉冲。根据给定扫描线聚焦超声波束所需的即时位置可实时计算出延迟。Tx波束形成器模块相当小，占用的逻辑资源不到Rx波束形成器的10%。其包括时序生成器和脉冲成形，通常并行连接到外部DAC。
Rx波束形成器对原始换能器Rx数据进行分析，以提取并聚集成超声扫描线。这是一个DSP密集型模块，会占用大量的逻辑资源。图6对处理步骤和子模块进行了汇总。
图6 Rx波束形成器功能步骤
每个通道都要进行上述每个步骤，直到最后求和;而每个扫描线则需要进行其他步骤。这是一种典型的处理流程，实际超声实施方案可采用上述步骤的任意组合，并配合其他专有处理模块。
后端处理
后端处理引擎通常包括B模、M模、多普勒和彩色血流处理功能块。上述功能块同时工作，执行多种不同的任务。B模处理引擎负责接收解调和压缩的扫描线，并用内插和灰度映射在扫描线基础上形成二维灰度图像。M模将一段时间内的数据点加以比较，从而识别出声源的运动、速度和运动位置。多普勒处理来自多普勒专用模拟前端的数据，并生成精确的方向和速度信息。彩色血流处理模块将色度映射到运动数据上，反映出速度和方向，再将其覆盖到B模功能块生成的灰度图上。随后后端进行清空，根据超声医师和所用显示设备的要求调节图像，并存储、显示和发送静态输出及视频输出。
我们可在超声系统中使用多种不同增强技术来减少斑点，改进聚焦，并设置对比度和灰度深度。例如：角复合、小波分解、各向异性双边滤波、直方图均衡化、帧平滑、边缘检测等。
功耗
降低功耗是一项主要的设计约束。就便携式医疗超声系统而言，降低功耗至关重要。医疗系统电源对安全性和质量也有着严格的标准要求。在满足上述安全性和质量标准要求的同时，一旦对功率要求有所提升，电源设计必将面临非常严峻的成本和复杂性挑战。
散热也是降低功耗的一大原因。必须做好散热工作，确保系统组件的温度在适当的工作范围内。因此我们必须认真设计散热片、风扇、封装和PCB。而FPGA有助于解决上述一些功耗约束难题。