超声成像中自适应波束形成算法与实验研究

摘要

超声成像因其具有安全、便捷、实时及成本低等优点，广泛应用于临床和工业诊断中。但与MRI、CT、X射线等成像技术相比，超声成像技术仍有很多问题亟待解决，比如所成图像分辨率低，图像受噪声影响严重，成像帧率不高等。而随着超声成像需求的增加，对超声成像质量的要求也越来越高。
　　在超声成像中，波束形成性能对图像质量有直接的影响。一般而言，通常采用主瓣宽度和旁瓣等级两个指标衡量波束形成性能。同时，在研究中常采用对比度，对比噪声比两个指标衡量图像质量。主瓣宽度越窄，对相邻目标的分辨能力越强，即分辨率越高；旁瓣等级越低，图像的伪像越小，即对比度越高。传统的延时叠加具有成像速度快的特点，但其主瓣宽度、旁瓣等级、对比度等指标均较低。通过引入幅度变迹和动态聚焦技术后，图像对比度有一定的提升，但是却牺牲了图像的分辨率。最小方差是最早引入超声领域的自适应波束形成算法。它能有效的提高超声成像的分辨率，但对图像对比度却没有太大的贡献。同时最小方差算法的稳健性、对噪声的鲁棒性低，易受波束方向向量的影响。针对幅度变迹和最小方差存在的问题，本文开展了如下研究：
　　①提出了改进的最小方差超声成像算法。该算法基于回波信号中期望信号与噪声信号的可分离性将信号划分为期望信号和噪声信号，然后根据最小方差原理，求出加权向量使期望信号功率最小。同时，为了增加算法对噪声的鲁棒性，对信号方向向量增加一对约束条件，进一步提高图像质量。
　　②提出了改进的广义旁瓣相消的超声成像算法。所提算法通过将期望信号方向向量向信号子空间中投影，再根据新的方向向量的正交补构建新的阻塞矩阵，比原阻塞矩阵具有更强的阻塞能力。所提算法能有效的抑制旁瓣等级，同时，在噪声环境下，所提算法相较于最小方差算法更稳定。
　　最后，对所提算法进行了仿真验证。同时，为了验证所提算法的应用可行性，分别用本实验室开发的实验平台和Michigan大学提供的数据进行成像，验证了所提改进算法在提高图像分辨率、对比度、稳健性以及对噪声鲁棒性等方面的优越性。

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1 绪 论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要研究内容

2 波束形成基本理论

2.1 延时叠加波束形成算法

2.2 波束控制

2.3 阵列参数对声场指向性的影响

2.4 超声图像质量评判

2.5 本章小结

3 自适应波束形成算法

3.1 最小方差波束形成算法

3.2 最小方差波束形成的稳健形式

3.3 相干系数法

3.4 改进的最小方差成像算法及仿真实验

3.5 改进的广义旁瓣相消成像算法及仿真实验

3.6 本章小结

4 实验分析

4.1 实验平台

4.2 线性扫描成像

4.3 Michigan大学合成孔径数据成像

4.4 本章总结

5 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

致谢

参考文献

附录

A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录：

B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录：