超聲計(jì)算機(jī)層析成像(Ultrasound Computed Tomography,UCT)在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景。相比于傳統(tǒng)影像方法,UCT具有無電離輻射、無需造影劑、視場大、適用性廣泛、方便且成本相對(duì)較低等優(yōu)點(diǎn)。更重要的是,UCT能重建被測組織的定量參數(shù)分布(如:聲速分布和聲衰減分布)。結(jié)合先驗(yàn)知識(shí),這些參數(shù)可以幫助識(shí)別出不同種類的病變組織。因此,研究UCT及其相關(guān)算法在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域具有重要意義。在現(xiàn)有的各種UCT算法中,全波形反演(Full Waveform Inversion,FWI)方法以其能夠進(jìn)行多參數(shù)建模和高精度成像的能力,逐漸成為一種有前景的UCT實(shí)現(xiàn)方法�，F(xiàn)有的基于FWI的UCT方法存在一些局限性:(1)重建聲速變化強(qiáng)的介質(zhì)時(shí),易導(dǎo)致優(yōu)化過程陷入局部極小值,從而得到準(zhǔn)確度較低的聲速重建圖像;(2)聲速重建是基于介質(zhì)密度均勻的假設(shè),忽略了介質(zhì)密度的非均勻性,增加了聲速重建的誤差;(3)用于UCT數(shù)據(jù)采集的環(huán)形超聲換能器陣列制作工藝復(fù)雜。針對(duì)這些局限性,本文基于FWI方法在層析成像方面的優(yōu)勢,深入研究了UCT算法,并在以下方面取得了研究成果:(1)在重建聲速變化強(qiáng)...

【文章頁數(shù)】：121 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 選題背景與研究意義
        1.1.1 基于全波形反演的超聲計(jì)算機(jī)層析成像
        1.1.2 膝關(guān)節(jié)損傷早期檢查的影像方法
        1.1.3 骨密度檢測的方法
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 超聲計(jì)算機(jī)層析成像的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 全波形反演方法的研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究內(nèi)容
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
2 超聲計(jì)算機(jī)層析成像的理論基礎(chǔ)
    2.1 超聲計(jì)算機(jī)層析成像原理
    2.2 激勵(lì)源信號(hào)的產(chǎn)生
    2.3 測量聲壓數(shù)據(jù)的獲取
        2.3.1 理想流體介質(zhì)的二階聲波方程
        2.3.2 聲波方程求解方法簡介
        2.3.3 聲波方程的有限差分法求解
        2.3.4 聲波方程的k空間偽譜法求解
        2.3.5 聲波方程求解的邊界條件和穩(wěn)定性條件
        2.3.6 噪聲環(huán)境下的測量聲壓數(shù)據(jù)獲取
    2.4 基于FWI的 UCT圖像重建算法
    2.5 評(píng)價(jià)指標(biāo)
    2.6 本章小結(jié)
3 基于多頻率源FWI的超聲計(jì)算機(jī)層析成像算法
    3.1 問題的提出
    3.2 算法原理
        3.2.1 基于多頻率源的FWI方法原理
        3.2.2 目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)造
        3.2.3 源編碼技術(shù)及聲速梯度計(jì)算
        3.2.4 算法流程
    3.3 UCT數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.4.1 體模設(shè)置
        3.4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.4.3 膝關(guān)節(jié)體模一的聲速重建
        3.4.4 膝關(guān)節(jié)體模二的聲速重建
        3.4.5 手指數(shù)值體模的聲速重建
    3.5 源信號(hào)中心頻率的選擇
    3.6 算法的對(duì)比與分析
        3.6.1 對(duì)比實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.6.2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.7 本章小結(jié)
4 基于FWI的雙參數(shù)超聲計(jì)算機(jī)層析成像算法
    4.1 問題的提出
    4.2 算法原理
        4.2.1 目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)造
        4.2.2 基于伴隨狀態(tài)法的聲速梯度計(jì)算
        4.2.3 基于伴隨狀態(tài)法的密度梯度計(jì)算
        4.2.4 結(jié)合源編碼技術(shù)的聲速梯度和密度梯度
        4.2.5 算法流程
    4.3 算法的實(shí)驗(yàn)分析
        4.3.1 聲速的單參數(shù)重建及影響因素分析
        4.3.2 密度的單參數(shù)重建及影響因素分析
        4.3.3 聲速和密度的雙參數(shù)重建
    4.4 算法的對(duì)比與分析
        4.4.1 對(duì)比實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.4.2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
5 基于方形超聲換能器陣列的超聲計(jì)算機(jī)層析成像方法
    5.1 問題的提出
    5.2 UCT數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
    5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        5.3.1 無噪聲環(huán)境下采用方形超聲換能器陣列的可行性分析
        5.3.2 噪聲環(huán)境下采用方形超聲換能器陣列的可行性分析
        5.3.3 非均勻分布方形超聲換能器陣列對(duì)重建圖像的影響
    5.4 方法對(duì)比與分析
    5.5 本章小結(jié)
6 結(jié)論
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄A 英文縮寫的中英文全稱對(duì)照表
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集



本文編號(hào)：3742642