合成聚焦超声成像方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及超声波图像成像领域，具体地，涉及一种合成聚焦超声成像方法和装 置。
【背景技术】
[0002] 超声成像因为具有实时，廉价，非侵入性和非电离辐射等优点而广泛地用于临床 诊断。空间分辨率，时间分辨率和对比度是三个评价超声图像的指标，高时空分辨率和高对 比度的超声图像能更好的辅助临床诊断。但可惜的是这三者并不能同时达到最优。
[0003] 传统的超声成像中，通过发射聚焦波而得到一条图像扫描线。这种模式所得到的 图像具有较高的空间分辨率和对比度，特别是在发射聚焦区域。但是因为一幅图像通常需 要上百条扫描线从而需要上百次的发射次数，所以这种模式的帧频，即时间分辨率，不够 高。虽然减小每次发射的聚焦区域的个数可以有效地提高帧频，但这样会降低图像的空间 分辨率和对比度。
[0004] 合成聚焦法作为一种合成孔径方法，早在1992年就被提出用于提高超声图像的 空间分辨率。在合成聚焦法中，对于具有128个阵元的超声探头，依次激励每个阵元发射超 声波，每个阵元发射超声波后，所有阵元一起接收回波信号。图1示出了现有的合成聚焦超 声成像以及其中原始信号，的提取的示意图。斜直线表示超声探头。斜直线上的黑色矩形 框表示合成聚焦模式下每次发射时的激活阵元，而探头上的其他阵元未被激活。向上实线 箭头表示回波信号的接收过程，图1示出共进行了 η次发射和接收，向右虚线箭头表示原始 信号X的提取过程。对于128个阵元的超声探头，η取128。每一次发射和接收形成一幅低 质量的超声图像。根据η幅低质量的图像即可得到一幅高质量的图像。具体地，用矩阵X i 表示所有阵元第i次接收到的合成聚焦通道数据。该矩阵Xi有2*d*fs/c行，128列，其中， d为采样深度，fs为采样频率，c为声速。矩阵Xi中的每列对应相应阵元接收到的回波信 号。经η次发射、接收后，数据集XjX 1J2,...XJ即为合成聚焦通道数据集，其为合成聚焦 通道数据Xi的集合。
[0005] 因为合成聚焦法能够实现发射和接收的双向动态聚焦，所以该方法获得的超声图 像具有很高的空间分辨率。其分辨率等价于传统模式下有无限个发射聚焦区域的情况。但 因为合成聚焦法中每次只有一个阵元被激活，能量非常低，所以获得的超声图像的对比度 不高。基于这种情况，合成发射孔径（synthetic transmit aperture)法被提出用于提高 超声图像的对比度。基于合成发射孔径法的超声成像中，将阵列划分为多个子孔径，每个子 孔径由多个连续的阵元构成。通过依次激活每一个子孔径发射超声波，所有阵元接收回波 信号来得到超声图像。这种方法和合成聚焦法相比，因为每次激活的阵元数多而提高了图 像对比度，而且其发射次数也比合成聚焦少，所以能得到更高的帧率。但是这种模式却牺牲 了空间分辨率。
【发明内容】
[0006] 为了至少部分地解决上述技术问题，根据本发明的一个方面，提供一种合成聚焦 超声成像方法，包括：
[0007] 激励超声探头的多个阵元多次发射平面波，其中所述多个阵元每次发射平面波时 的发射变迹（transmit apodization)与其元素成随机分布的测量矩阵中的相应行相对 应；
[0008] 每发射一次平面波后，激励所述超声探头的所有阵元接收回波信号，以获得通道 数据；
[0009] 根据通道数据集和所述测量矩阵，利用压缩感知重建算法恢复合成聚焦通道数据 集；以及
[0010] 对所述合成聚焦通道数据集进行波束合成，以生成超声波图像。
[0011] 可选地，所述随机分布是0至1的随机分布。
[0012] 可选地，所述恢复合成聚焦通道数据集的步骤进一步包括：
[0013] 根据所述通道数据集、所述测量矩阵和稀疏基，利用所述压缩感知重建算法计算 待恢复信号的稀疏表达；以及
[0014] 利用所述稀疏基对所述待恢复信号的稀疏表达进行稀疏反变换，从而恢复出所述 合成聚焦通道数据集。
[0015] 可选地，所述稀疏基是小波基。
[0016] 可选地，所述计算待恢复信号的稀疏表达是利用1-范数最小求解方法。
[0017] 可选地，所述计算待恢复信号的稀疏表达之前，所述通道数据被归一化。
[0018] 可选地，对于通道数据集中每个矩阵的第m行、第η列的元素全部为0的情况，将 所述合成聚焦通道数据集的每个矩阵的第m行、第η列的元素全部直接置为0。
[0019] 根据本发明另一方面，还提供了一种合成聚焦超声成像装置，包括：
[0020] 激励发射模块，用于激励超声探头的多个阵元多次发射平面波，其中所述多个阵 兀每次发射平面波时的发射变迹与其兀素成随机分布的测量矩阵中的相应行相对应；
[0021] 激励采集模块，每发射一次平面波后，激励所述超声探头的所有阵元接收回波信 号，以获得通道数据；
[0022] 数据恢复模块，用于根据通道数据集和所述测量矩阵，利用压缩感知重建算法恢 复合成聚焦通道数据集；以及
[0023] 图像重建模块，用于对所述合成聚焦通道数据集进行波束合成，以生成超声波图 像。
[0024] 可选地，所述随机分布是0至1的随机分布。
[0025] 可选地，所述数据恢复模块进一步包括：
[0026] 第一计算模块，用于根据所述通道数据集、所述测量矩阵和稀疏基，利用所述压缩 感知重建算法计算待恢复信号的稀疏表达；以及
[0027] 第二计算模块，用于利用所述稀疏基对所述待恢复信号的稀疏表达进行稀疏反变 换，从而恢复出所述合成聚焦通道数据集。
[0028] 利用上述方法和装置所获得的超声波图像不仅具有很高分辨率；而且因为超声波 的发射次数较少，每次发射能量高，因此图像还具有高帧频、高对比度的优点。
[0029] 在
【发明内容】
中引入了一系列简化形式的概念，这将在【具体实施方式】部分中进一步 详细说明。本
【发明内容】
部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和 必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
[0030] 以下结合附图，详细说明本发明的优点和特征。
【附图说明】
[0031] 本发明的下列附图在此作为本发明的一部分用于理解本发明。附图中示出了本发 明的实施方式及其描述，用来解释本发明的原理。在附图中，
[0032] 图1示出了现有的合成聚焦超声成像以及其中原始信号的提取的示意图；
[0033] 图2示出了根据本发明一个具体实施例的合成聚焦超声成像以及其中测量信号 的提取的不意图；
[0034] 图3是根据本发明一个具体实施例的合成聚焦超声成像方法的流程图；
[0035] 图4示出了根据本发明一个具体实施例的测量信号的示意图；
[0036] 图5示出了根据本发明一个具体实施例的所恢复信号的示意图；
[0037] 图6示出了根据本发明一个具体实施例的待恢复信号的稀疏表达的示意图；以及
[0038] 图7示出了根据本发明一个具体实施例的合成聚焦超声成像装置的示意性框图。
【具体实施方式】
[0039] 在下文的描述中，提供了大量的细节以便能够彻底地理解本发明。然而，本领域技 术人员可以了解，如下描述仅涉及本发明的较佳实施例，本发明可以无需一个或多个这样 的细节而得以实施。此外，为了避免与本发明发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未 进行描述。
[0040] 压缩感知理论表明，如果信号XelT是稀疏的或者在某个变换域是可压缩的，那么 其可以从远低于奈奎斯特采样频率的信号中被高概率的恢复。因为这个性质，压缩感知可 以应用于数据压缩，通道编码，逆问题求解和数据采集。目前压缩感知理论在超声领域的应 用主要集中在减少数据量的问题上。Liebgott和Eld