本文關(guān)鍵詞：超聲成像波束合成理論與算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：超聲具有對人體無害,實時成像,成本較低等優(yōu)點,目前廣泛應(yīng)用于血管、骨密度、心臟等器官的醫(yī)學檢測領(lǐng)域。成像算法在醫(yī)學超聲成像中起了非常重要的作用。其中,波束合成是核心環(huán)節(jié)。最小方差自適應(yīng)加權(quán)波束合成方法是根據(jù)接收回波數(shù)據(jù)動態(tài)的計算加權(quán)值,能夠使得圖像在降低旁瓣等級的基礎(chǔ)上保持較好的分辨率。合成發(fā)射孔徑可以實現(xiàn)發(fā)射和接收兩階段動態(tài)聚焦,大大提高圖像空間分辨率。雖然這兩種算法在一定程度上提高了圖像質(zhì)量,但還存在一定的缺陷,具體表現(xiàn)在:(1)最小方差波束形成算法對圖像質(zhì)量的提高有限,空間分辨率有待提高,對比度低,同時抗噪能力弱。(2)合成發(fā)射孔徑成像算法中,較多的發(fā)射陣元數(shù)會影響數(shù)據(jù)獲取時間,使得成像速度較慢,不適用于高幀率成像。針對上述兩個問題,本文開展了如下研究:(1)開展了相位相干波束合成算法和廣義旁瓣相消波束合成算法以及兩者融合的研究。本文針對最小方差與相干系數(shù)融合(MV-CF)算法在超聲圖像分辨率、對比度以及抗噪能力上的不足,提出了兩種新的波束合成算法。分別為基于特征空間的廣義旁瓣相消的波束合成算法(ES-GSC)以及特征空間與廣義旁瓣相消波束合成與符號相干系數(shù)融合(ESGSC-SCF)算法。ES-GSC算法是根據(jù)回波信號中期望信號與噪聲信號的可分離性,同時基于最小方差準則,構(gòu)造廣義旁瓣相消器,獲得自適應(yīng)與非自適應(yīng)兩部分加權(quán)向量,然后根據(jù)接收信號的協(xié)方差矩陣構(gòu)建特征閾值信號子空間,并將加權(quán)向量投影到此空間的左奇異矢量空間中,獲得新的加權(quán)矢量。仿真以及實驗結(jié)果表明:該算法可以有效提高圖像質(zhì)量。ESGSC-SCF算法首先利用ES-GSC算法獲得加權(quán)向量,并對接收回波數(shù)據(jù)進行加權(quán)處理。然后利用回波信號的極性特點并依據(jù)方差原理計算符號相干加權(quán)系數(shù)SCF,最后利用獲得的SCF加權(quán)系數(shù)對經(jīng)過ES-GSC加權(quán)后的回波數(shù)據(jù)再進行一次加權(quán)處理。仿真以及實驗結(jié)果表明:所提出融合算法能在ES-GSC基礎(chǔ)上從分辨率,對比度,以及對噪聲的魯棒性上進一步提高圖像質(zhì)量。(2)提出了一種改進的稀疏合成發(fā)射孔徑超聲成像算法。該方法主要是從全部陣元中選取部分陣元代替全部陣元發(fā)射,依據(jù)有效孔徑原理,對每次發(fā)射后的接收回波數(shù)據(jù)進行合適加權(quán)處理,以使得合成的有效孔徑與全部陣元發(fā)射時產(chǎn)生的有效孔徑相同,從而在遠場處產(chǎn)生相同的點散射函數(shù)(PSF)。同時為了進一步消除近場、中場有效孔徑不適用而造成的偽像,對回波數(shù)據(jù)再進行一次符號相干系數(shù)加權(quán)處理。仿真結(jié)果表明:所提出的算法能使得成像速度顯著加快,中近場的圖像質(zhì)量比全陣元發(fā)射時稍差,而融合了SCF算法后,在成像速度不受影響下圖像質(zhì)量能顯著提高。
【關(guān)鍵詞】：超聲成像 廣義旁瓣相消器 相位相干 稀疏合成發(fā)射孔徑
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TB559
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 研究歷史與現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 醫(yī)學超聲成像發(fā)展歷史與現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 超聲波束合成研究歷史與現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容13-15
• 2 超聲成像的基本理論15-27
• 2.1 超聲成像基本原理15-16
• 2.2 超聲波束的時空控制16-20
• 2.3 延時疊加波束合成20-23
• 2.3.1 聲場分布計算21-22
• 2.3.2 超聲聲場聲束的仿真22-23
• 2.4 超聲圖像質(zhì)量評判23-26
• 2.4.1 系統(tǒng)靈敏性及回波探測能力23-24
• 2.4.2 空間分辨率24-25
• 2.4.3 吸聲斑物體探測能力25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 3 基于特征空間的廣義旁瓣相消的超聲成像波束合成算法27-37
• 3.1 最小方差波束合成算法27-28
• 3.2 廣義相干系數(shù)法28-29
• 3.3 相位相干算法29-33
• 3.3.1 相位相干加權(quán)(SCF)算法29-31
• 3.3.2 符號相干加權(quán)(SCF)算法31-33
• 3.4 改進的基于特征空間的廣義旁瓣相消的波束合成算法33-36
• 3.4.1 廣義旁瓣相消的波束合成算法33-34
• 3.4.2 基于特征空間的廣義旁瓣相消的波束合成算法34-35
• 3.4.3 基于特征空間的廣義旁瓣相消波束合成與符號相干系數(shù)融合算法35-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 4 改進的稀疏合成發(fā)射孔徑超聲成像37-49
• 4.1 合成發(fā)射孔徑(STA)算法37-39
• 4.2 一種改進的稀疏合成發(fā)射孔徑成像算法39-48
• 4.2.1 點散射函數(shù)(PSF)40-41
• 4.2.2 有效孔徑41-44
• 4.2.3 稀疏全聚焦算法44-48
• 4.3 本章小結(jié)48-49
• 5 仿真及實驗結(jié)果分析49-67
• 5.1 仿真設(shè)計49
• 5.2 仿真實驗對比與分析49-62
• 5.2.1 基于特征空間的廣義旁瓣相消波束合成仿真成像49-54
• 5.2.2 鄰近點分辨率和對不正確聲速的魯棒性54-57
• 5.2.3 稀疏合成發(fā)射孔徑成像仿真57-62
• 5.3 實驗測試62-65
• 5.3.1 geabr_0 數(shù)據(jù)實驗成像62-63
• 5.3.2 實驗設(shè)備探測體膜數(shù)據(jù)成像63-65
• 5.4 本章小結(jié)65-67
• 6 總結(jié)與展望67-69
• 6.1 總結(jié)67-68
• 6.2 展望68-69
• 致謝69-71
• 參考文獻71-75
• 附錄75
• A. 作者在攻讀學位期間發(fā)表的論文目錄75
• B. 作者在攻讀學位期間取得的科研成果目錄75

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本文編號：307409