以信号恢复为核心的声学成像算法研究

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医学成像是临床医疗中一项重要的技术,其以非侵入式的方式对人体内部器官及组织进行成像,具备易于操作、重复性高、非创伤性等等优点,从而为诊断和治疗提供有效的依据。医学成像中常见的成像媒介包括超声、光声、X射线、核磁共振等等。其中超声成像主要基于成像组织的声学特性进行成像,具备更佳的便捷性、更低的成本和无辐射性,因而被广泛应用于疾病的预防、诊断和治疗。光声成像则基于成像组织的光声效应进行成像,反映组织的光吸收能力,能够体现出不同于超声成像的医学特性。一般来说,医学成像的过程包含成像信号采集和基于成像信号进行图像重建的过程。其中二维成像技术是利用接收到的成像信号进行二维平面成像的技术,是目前医学成像临床应用和研究的主要课题。B型超声成像和光声成像中常见的二维图像算法包括延时求和算法、傅里叶反投影算法等等。其中延时求和算法原理简单,实现方便,具有较高的实时性和可并行性,因此常用于实时性要求较高的医学成像系统和临床研究中。延时求和算法对超声传感器多通道的原始信号分别延时后,进行信号叠加,加强了有效信号,削弱了噪声和旁瓣信号,从而达到了图像重建的目的。基于延时求和算法衍生出了一系列的优化算法,用来提高图像的质量,但其保留了延时求和基于单点信号值的计算,仍然具有较强的伪影信号和旁瓣信号,这个问题在光声成像中尤为明显。二维成像技术能够实时动态地显示三维区域下某个二维平面的目标截面,但是缺乏具体的位置信息,极大地限制了诊断的准确性,因此三维成像技术被用来来解决这个问题,其能够帮助临床工作者进行快速而准确的诊断,并减少基于临床经验进行三维区域形状的评估过程。传统三维成像技术是基于二维图像进行重建的,即按照每一帧采集的二维图像以及图像在三维空间下的位置,进行三维空间的插值,从而重建出三维图像。相对于二维重建,更大的计算量使得实时性成为三维成像技术的一大关注点。目前三维成像技术还存在二维图像定位精度不高、图像错位,图像插值算法降低图像分辨率等等问题。本文针对目前二维和三维图像重建的常见方法进行了相关的介绍,并提出了基于声波信号恢复的重建算法,用来解决目前常见算法中存在的图像伪影强、分辨率低等问题。该方法首先恢复出重加区域内每个位置的初始信号,并给予信号进行相应的优化处理,最终根据信号进行图像重建。同时,在三维重建的方法中,本文还介绍了基于棋盘定位的重建方式,提供了更高的定位和重建精度。包括电脑仿真、仿体实验以及体外实验在内的多个实验被用来评估传统方法和新型方法的性能,并进行了定量的分析和对比,为临床应用提供了有效的参考。
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