是Μ。在优选实施例中，被求平均值的这些矢量表示来自该患者的血管系统的重叠或者近似重叠部分的图像信息。总的来说，重叠部分的任意数量的矢量可以被组合来产生所得到的“超级矢量”。
[0042]图2Α和2Β示出作为该血管内成像引擎的一部分的示例性相干滤波器配置。图2Α示出一个类似于上文描述的相干滤波器的相干滤波器124a，该相干滤波器接收四个矢量输入&1^2^3，以及4)并且输出四个“超级矢量”(81，82，83，以及84)。在一些实施例中，所得到的“超级矢量”的数量小于输入矢量的数量，诸如图2B中所示出的。图2B示出一个接收八个输入矢量(vl-v8)并且输出仅四个“超级矢量”(s5-s8)的示例性相干滤波器124b。在此类实施例中，可以任意方式组合输入矢量以便降低所得到的“超级矢量”的总数量，诸如各自选择两个或更多个输入矢量的四种可能组合并且执行一个求平均值功能。许多实现方式是可能的并且处于在此公开中描述的该相干滤波器的范围内。该相干滤波器可以被配置成输出具有比高频输入矢量更少的高频噪声以及一个较高的SNR的“超级矢量”，这些高频输入矢量由从该换能器108接收的该高频图像信息产生。
[0043]再次参考图1，在一些实施例中，可以使用包括一个或多个包络检测器的一个包络检测模块通过该血管内成像引擎112处理矢量。该包络检测模块可以被配置成从该相干滤波器接收该第一组矢量并且基于每个第一组数据点内的数据点彼此之间的比较来生成第二组矢量。也就是说，在一些实例中，该包络检测模块基于该第一组矢量的每个矢量内的数据点的比较来生成第二组矢量。该包络检测模块可以单独地对该第一组矢量的每个矢量起作用。因此，在一些实施例中，该第二组矢量包括与该第一组矢量相同数量的矢量。该包络检测模块可以包括多个包络检测器，这些包络检测器被并行安排以用于并行处理该第一组矢量中的矢量。这些并行包络检测器可以被安排成这样使得每个包络检测器被配置成生成该第二组矢量的子集。
[0044]在一些实例中，该包络检测模块中的一个包络检测器可以将包括高频数据的矢量有效地转换成包括低频数据的矢量，同时保持由该矢量表示的该波形的大体形状。图3是一种示例性包络检测过程。图3示出被输入到该包络检测器中的帧132中的一组高频数据。该数据中的顶点被检测来形成帧134中的该数据的一个(上部)包络。其他包络功能也是可能的。该包络被输出为在帧136中示出的信号，该包络具有与具有一个较低频率的该输入数据相同的大体波形。在一些实例中，由该接收的图像信息形成并且具有降低的高频噪声的“超级矢量”可以被引导至一个或多个包络检测器。在一些实施例中，可以使用多个并行包络检测器。例如，在X个矢量被处理来形成Y个“超级矢量”的一个实施例中，该系统100可以包括Y个并行的包络检测器以便同时处理这些“超级矢量”中的每一个。在上文所述的示例性情况下，四个并行的包络检测器可以被用来同时处理“超级矢量” S1-S4或者S5-S8。在这样一个实例中，当与使用一个单个包络检测器的系统相比较时，用于执行包络检测的处理时间被减少至四分之一。
[0045]在该系统被配置成用于显示表示该接收的图像信息的一个图像的实施例中，高频矢量可以包括过多数据以用于有效显示。即使当这些输入“超级矢量”是高频矢量时，这些包络检测器通常可以输出包括表示该所接收的信息的低频亮度数据的矢量。以此种方式，包络检测器可以被用来将该数据平滑化并且使其适合用于以具有亮度数据的低频矢量的形式显示。
[0046]该低频亮度数据可以是一系列矢量的形式，每个矢量包括一系列数据点。这些矢量可以组成该第二组矢量并且每个矢量中的一系列数据点可以包括这些矢量中的每一个中的第二组数据点。在一些实施例中，每个矢量通常对应于该换能器在该患者体内的一个定向角，而每个矢量内的该数据通常对应于包含在距该换能器增加的径向距离处的该矢量的角范围中的该患者的血管结构的信息。如所提及，由于由该换能器发射的该基于波的能量的该角宽度，由通过不同矢量表示的成像的角度部分可以彼此重叠。
[0047]图4A示出被安排用于显示的一组示例性亮度数据。在此实例中，亮度数据被安排在极坐标中，其中数据点140-148被成角度且径向地分开。由粗线分开的每个角度部分表示亮度数据的一个矢量，该矢量在图像信息采集过程中对应于该换能器108的一个定向。一个角度部分内的每个点表示那个矢量内的一个数据点。例如，在所示出的该实施例中，亮度矢量bl包括数据点140、143和146;亮度矢量b2包括数据点141、144和147;并且亮度矢量b3包括数据点142、145和148。
[0048]如所论述的，矢量可以表示角度的范围以便通常包括表示一个患者的血管结构的一个角度部分的数据。因此，邻近的矢量可以包括表示血管结构的重叠部分的数据。足够数量的矢量可以有效地表示该血管结构的一个全360°图像。该足够的数量取决于由每个矢量包围的该角宽度以及每个矢量的重叠的量。矢量和它们包括的这些数据点可以，例如，组成表示该成像的血管结构的一个极坐标，其中包含一个数据点的该矢量对应于那个点的角坐标，并且该矢量内的该数据点的位置对应于那个点的径向位置。
[0049]包括低频亮度数据的矢量可以被用来生成一个表示由该导管组件接收的该图像信息的显示。该显示可以彩色、黑白、灰度或者任意其他所希望的调色板显示，并且可以包括一组像素，每个像素表示具有亮度数据的一个数据点。每个像素的该亮度和/或色彩可以直接对应于在该相应的数据点中表示的该亮度数据。在一些实施例中，即使高频噪声已经从该图像信息(诸如参考相干滤波所描述的)被降低，被用来生成该显示的该低频亮度数据可以包含低频噪声。
[0050]在一些实施例中，该血管内成像引擎可以被配置成用于处理和组合该低频亮度数据以便降低该低频噪声。这样的处理可以包括滤波和求平均值中的一者或二者。在一些实例中，该系统可以包括被配置成用于从该包络检测模块接收数据用于进一步处理的空间滤波器。该空间滤波器可以被配置成用于将该第二组矢量的矢量分组到经处理的矢量组中。该经处理的矢量组中的每一个可以包括来自该第二组矢量的任意数量的矢量。
[0051]该空间滤波器可以被配置成用于基于该第二组矢量中的数据生成一组增强的矢量。例如，在一些实例中，该空间滤波器可以执行每个经处理的矢量组的矢量的数据点的比较。这些比较可以在，例如，每个经处理的矢量组中的这些矢量中的类似的或者邻近的径向位置处执行。所得组的增强矢量中的每个矢量可以表示该经处理的矢量组中的一个中的这些矢量。该组增强的矢量中的每个矢量可以包括一组增强的数据点。在一些实例中，该组增强的矢量中的每个矢量中的该组增强的数据点可以具有与该第二组矢量中的每个矢量中的该第二组数据同样多的数据点。
[0052]在一些系统中，经由该空间滤波器处理该第二组矢量可以包括亮度数据的空间滤波。空间滤波的实例可以包括将数据点与一组空间上接近的附加数据点一起求平均值。空间上接近的数据点可以是极坐标表示处于彼此的一些预定的距离内的数据点。在一个360°图像表示中，平均点可以包括，例如，在一个特定点的一个特定空间距离内的所有数据点一一种被称为近端平均的技术。参考图4A，例如，点144可以被处理成与每个临近点140-148—起被求平均值。在各种实施例中，被用来限定该平均过程的该空间要求可以被预定或者由一个用户设定。
[0053]空间滤波的另一实例可以包括对在一个特定点的一个特定空间距离内以及在与该特定点相同的矢量内的所有数据点求平均值一一种被称为径向平均的技术。例如，点140、141和142可以沿着线160求平均值以便在141处生成空间上被滤波的数据。又一空间滤波实例可以包括对在一个特定点的一个特定距离内并且在它们的相应矢量内具有相同径向位置的所有数据点求平均值一一种被称为角平均的技术。例如，点141、144和147可以沿着线150求平均值以便在144处生成空间上被滤波的数据。空间滤波可以涉及一个中值滤波器，该中值滤波器可以用于最小化异常值的影响。
[0054]总的来说，空间滤波可以包括求平均值或者组合经由近端数据点的任意其他选择选定的数据的其他方法。空间滤波可以包括在对剩余组的数据求平均值之前将异常值从一组数据中去除。在一些实施例中，滤波操作可以在逐点的基础上确定。例如，不是所有数据点将必须在一个给定的空间尺寸内具有相同数量的周围数据点。在空间上滤波该低频亮度数据可以用来降低被包含在其中的该低频噪声，从而有效地提高了该SNR。
[0055]可以参考图4B描述空间滤波的又一实例。图4B是一个图像信息数据的示例性子集，其中4个矢量c 1、c2、c3和04各自包括三个数据点。每个矢量(c 1-c4)对应于一个角坐标，而每个矢量内的每个数据点对应于一个极坐标表示中的一个径向位置。在一些实例中，根据图4B，矢量cl-c4是从一个包络检测步骤得到的该第二组矢量中的矢量。在一个示例性空间滤波步骤中，矢量cl_c4