基于压缩感知的医学超声图像重建方法应用研究

摘要

医学超声成像技术以其无痛、无损、无电离辐射、实时动态和快速重复检查等诸多优点成为各级医院不可或缺的常规诊断技术之一。20世纪80年代后，医学超声成像设备朝着两极化方向发展。一方面是价格低廉的便携式超声诊断仪进入实际临床使用，另一方面是向综合化、自动化、定量化和多功能化方向发展。
　　便携式B型超声设备具有体积小、成本低、方便携带、可用交流电或机内电池供电等特点，非常适合在乡村或社区医院、野战医院等场合使用。因此近些年便携式B型超声的临床应用普及率和产品的市场增长率持续增加。但是，如何在确保成像质量前提下，进一步强化便携式B型超声设备小型化、低成本等特性是相关工程技术领域颇为引人关注的问题。
　　波束形成是整个超声成像系统的核心环节，对成像质量起着决定性的作用。传统的延时叠加(Delayand Sum，DAS)波束形成算法的成像模式限制了分辨率的提高，因此20世纪70年代提出了合成孔径波束形成算法，在随后的30多年又先后提出了合成孔径超声成像算法的多种改进方案，如合成聚焦(Synthetic Focusing，SF)超声成像算法、合成发射孔径（Synthetic Transmit Aperture，STA）超声成像算法、合成接收孔径(Synthetic Receive Aperture，SRA)超声成像算法等。其中合成聚焦波束形成算法能够大大提高成像质量，但是其成像模式会导致系统的复杂度增大（需要额外的大量存储空间来存放数据）、要处理的数据量也规模庞大，特别是随着阵元数量的增加，该问题会更加突出。所以，合成聚焦超声成像方法难以在便携式B型超声设备中得到实际应用。
　　2004年左右，由E.Candes、T.Tao、D.Donoho提出的压缩感知理论(Compressed Sensing，CS)指出，对于可以稀疏表示的信号，当采样点数低于Nyquist采样频率时也可以精确重建出原始信号。压缩感知理论的提出使合成聚焦超声成像方法在便携式B型超声设备中的应用成为可能。
　　本文针对传统合成聚焦超声成像方法在图像重建过程中处理数据量大，致使其在便携式B型超声设备中应用受限的问题，提出了一种基于压缩感知理论和合成聚焦波束形成算法的便携式B型超声成像方法B-SFCS(Imaging method for portableB-modeul trasound using compressivesensing and synthetic focusing)。仿真实验结果表明，B-SFCS较为有效地解决了合成聚焦超声成像过程中数据量大的问题，从而在保证较高成像质量的前提下满足了便携式B型超声设备小型化、低成本的技术要求，因此该方法具有切实的工程应用价值。
　　另一方面，B-SFCS采用正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit，OMP）算法重建图像，该算法计算速度快且易于实现，但是也有明显的缺点（若要重建高质量的图像，需要的测量数据多，而且其精确重构的理论保证比基于L1范数模型的算法弱）。为了能够从压缩感知图像重建环节进一步提高B型超声系统的成像质量，我们将求解欠定线性系统的经典Kaczmarz方法与CS理论的L1范数模型相结合，提出了KaczL1(Kaczmarz method with L1-normminimization)算法。在相同的采样条件下，KaczL1算法能够重建出比OMP算法更高质量的图像。也就是说KaczL1算法能在图像重建环节进一步提升B-SFCS的性能。