用于重建热声图像的方法和系统与流程

用于重建热声图像的方法和系统
1.领域
2.本主题公开涉及热声成像，并且特别涉及用于重建热声图像的方法和系统。
3.背景
4.热声成像是一种提供与组织热弹性属性相关信息的成像方式。热声成像使用短脉冲电磁能量，诸如射频(rf)脉冲，短脉冲电磁能量被引导到受试者体内以快速加热受试者体内的感兴趣对象(区域)，这使得对象膨胀且然后收缩，致使在受试者体内感应声压波(信号)，该声压波(信号)使用诸如超声波或热声换能器阵列的声接收器来被检测。检测到的声压波通过信号处理进行分析，并且被处理以呈现和由操作员解释。
5.在声压波的信号处理期间，采用了复杂的图像重建算法，该算法能够通过重建在对象内部的吸热分布同时减少噪声和其他伪影来生成对象的热声图像。大多数用于生成热声图像的热声图像重建算法源自最初为其他成像方式开发的方法，诸如常规的超声和计算机层析扫描(ct)。因此，这些图像重建算法对于处理热声图像数据不是最佳的。
6.例如，常规的ct重建算法均是基于投影
‑
切片(或傅立叶切片)定理，这就需要围绕待成像的对象的大量视图或测量。鉴于x射线和声波在组织中传播时的表现非常不同，常规的ct重建算法充其量也过于简单。
7.简单地说，给定对象的每个ct视图构成对象沿着换能器阵列平面的投影。这个投影的傅里叶变换对应于平行于平面的无限薄的对象切片。对象的完整重建需要对傅立叶空间进行密集采样，且因此需要大量的ct视图(或投影)。相比之下，单个热声视图包含的信息要比对象沿着平面的简单投影复杂得多。将热声视图截断为简单的投影，然后对视图进行密集采样是非常低效的。
8.具体地，一种已知的图像重建算法涉及去卷积换能器阵列时间序列数据以获得吸热投影数据，使用例如shepp
‑
logan或类似滤波器对投影数据进行滤波以减少模糊效果，以及在换能器阵列的所有换能器元件上方执行反投影以重建热声图像。然而，这种已知图像重建算法的一个问题是，时域滤波器(诸如shepp
‑
logan滤波器)假设热声数据是完整的，即热声数据包括一组大的图像视图。如上所述，这种假设可能不适用于热声成像，其中少量视图可能足以重建热声图像。因此，应用诸如shepp
‑
logan滤波器的滤波器可导致严重的伪影，从而降低重建的热声图像的质量。
9.如将理解的，期望用于重建热声图像的改进技术。因此，至少提供一种用于重建热声图像的新方法和系统是一个目的。
10.概述
11.应当理解，提供本概述是为了以简要的形式介绍对将在下面的详细描述中进一步描述的一些概念的选择。本概述并不旨在用于限制所要求保护的主题的范围。
12.因此，在一个方面，提供了一种用于重建热声图像的方法，其包括：将由rf源生成的射频(rf)能量脉冲引导到感兴趣组织区域中；在沿着换能器元件阵列围绕感兴趣区域的扫描轨迹的多个视图中的每一个视图处，检测响应于rf能量脉冲在感兴趣区域内生成的声信号，并且生成热声数据；将至少一个校正核应用于热声数据；以及在将至少一个校正核应
用于热声数据之后，根据应用了至少一个校正核后的热声数据重建热声图像。
13.在一个或更多个实施例中，在校准程序期间生成至少一个校正核。
14.在一个或更多个实施例中，至少一个校正核是换能器元件专用核，用于校正阵列中的各个换能器元件的不同属性。换能器元件专用核可通过以下方式生成：(i)估计阵列中的每个换能器元件的冲激响应；(ii)基于换能器元件的一个或更多个已知独特特性，对冲激响应应用滤波器；以及(iii)对滤波后的冲激响应应用噪声和伪影校正。一个或更多个已知独特特性可以包括以下中的至少一项：中心频率、带宽和噪声灵敏度。
15.在一个或更多个实施例中，至少一个校正核是视图和位置专用核，用于校正换能器元件阵列和在每个视图处待成像的感兴趣区域内的对象之间的相对关系的差异。所选视图的视图和位置专用核可通过以下方式生成：(i)在换能器元件阵列的视场内的已知冲激位置处生成声冲激；(ii)为换能器元件阵列中的每个换能器元件记录时间序列热声数据；(iii)组合为每个换能器元件记录的热声数据以生成矩阵；以及(iv)将反投影应用于该矩阵以生成视图和位置专用核。
16.在一个或更多个实施例中，至少一个核是位置专用体积核(volume kernel)，用于校正由于换能器元件阵列和扫描几何形状而引起的空间灵敏度的变化。位置专用体积核可通过以下方式生成：(i)在换能器元件阵列的视场内的已知冲激位置处生成声冲激；(ii)为换能器元件阵列中的每个换能器元件记录时间序列热声数据；(iii)组合为每个换能器元件记录的热声数据以生成矩阵；(iv)将反投影应用于该矩阵以生成视图和位置专用核；(v)对于换能器元件阵列的每个视图重复步骤(i)至(iv)；以及(vi)对于视场内的每个已知冲激位置重复步骤(i)至(v)。
17.在一个或更多个实施例中，多个校正核可以被应用于热声数据。校正核可以包括：换能器元件专用核，用于校正阵列中的各个换能器元件的不同属性；以及视图和位置专用核，用于校正换能器元件阵列和在每个视图处待成像的感兴趣区域内的对象之间的相对关系的差异。校正核可以包括：换能器元件专用核，用于校正阵列中的各个换能器元件的不同属性；以及位置专用体积核，用于校正由于换能器元件阵列和扫描几何形状而引起的空间灵敏度的变化。
18.在一个或更多个实施例中，扫描轨迹是圆形或非圆形的。
19.在一个或更多个实施例中，该方法还可包括在重建热声图像之前将噪声和伪影校正算法应用于热声数据。
20.根据另一方面，提供了一种热声成像系统，其包括：射频源，该射频源被配置为向感兴趣区域中发射rf脉冲并加热其中的组织；换能器元件阵列，该换能器元件阵列可沿着围绕感兴趣区域的扫描轨迹移动，并且被配置为在沿着扫描轨迹的多个视图中的每一个视图处接收响应于组织的加热而生成的声信号，并且生成热声数据；以及一个或更多个处理器，该一个或更多个处理器被配置为：基于以下中的至少一项来将至少一个核应用于热声数据(i)至少一个换能器阵列中的换能器元件的特性，(ii)换能器元件阵列和在每个视图处待成像的感兴趣区域中的对象之间的相对关系的差异，以及(iii)由于换能器元件阵列和扫描几何形状而引起的空间灵敏度的变化；以及在将至少一个核应用于热声数据之后，重建热声图像。
21.根据另一方面，提供了一种校准热声成像系统的方法，该热声成像系统包括换能
器元件阵列，该换能器元件阵列包括多个换能器元件，并且在热声成像期间沿着围绕感兴趣区域的扫描轨迹移动，以在沿着扫描轨迹的多个视图处检测感兴趣区域内感应的声信号，该方法包括：生成以下中至少一项：换能器元件专用核、视图和位置专用核以及位置专用体积核，换能器元件专用核被配置为校正阵列中的各个换能器元件的不同属性，视图和位置专用核被配置为校正换能器元件阵列和在每个视图处待成像的感兴趣区域内的对象之间的相对关系的差异，以及位置专用体积核被配置为校正由于换能器元件阵列和扫描几何形状而引起的空间灵敏度的变化；以及将至少一个核存储在存储器中以供一个或更多个处理器在热声图像重建期间使用。
22.附图简述
23.现在将参考附图更全面地描述实施例，其中：
24.图1是成像系统的示意图；
25.图2是概述重建热声图像的方法的流程图；
26.图3是概述生成换能器元件专用核的方法的流程图；
27.图4是概述生成视图和位置专用图像核和位置专用体积核的方法的流程图；
28.图5示出了冲激栅格、冲激栅格内的冲激位置以及形成成像系统一部分的换能器；
29.图6示出了图像伪影、冲激栅格内的冲激位置以及形成成像系统一部分的换能器；
30.图7是概述获得热声数据的方法的流程图；
31.图8是概述选择一个或更多个核的方法的流程图；
32.图9至图11是概述将一个或更多个核应用于热声数据的方法的流程图；
33.图12a示出了来自图像域中换能器的视场中冲激位置的冲激响应；
34.图12b示出了来自频域中换能器的视场中冲激位置的冲激响应；
35.图13示出了生成热声图像的空间组合过程；
36.图14示出了使用常规方法重建的热声图像和使用图2的方法重建的热声图像；
37.图15a示出了待成像的感兴趣区域内的一对真实对象；
38.图15b示出了在单个视图处图15a的对象的常规重建图像；以及
39.图15c示出了使用图2的方法在单个视图处图15a的对象的重建的热声图像。
具体实施方式
40.结合附图阅读时，将更好地理解上述概述以及以下对特定示例的详细描述。如本文所用，以单数形式引入并以单词“一(a)”或“一(an)”开头的元件或特征应理解为不一定排除元件或特征的复数形式。此外，对“一个示例(one example)”或“一个实施例(one embodiment)”的引用不旨在被解释为排除也包含所描述的元件或特征的另外的示例或实施例的存在。此外，除非明确相反地说明，否则“包括(comprising)”或“具有(having)”或“包括(including)”具有特定属性的一个元件或特征或多个元件或特征的示例或实施例可包括不具有该特定特性的另外的元件或特征。此外，应当理解，术语“包括(comprises)”、“具有(has)”、“包括(“includes)”意指“包括但不限于(including but not limited to)”，并且术语“包括(comprising)”、“具有(having)”和“包括(including)”具有等同的含义。
41.如本文所用，术语“和/或(“and/or)”可包括相关联的列出的元件或特征中的一个
或更多个元件或特征的任何和所有组合。
42.应当理解，当一个元件或特征被称为在另一个元件或特征“上(on)”、“附接(attached)”到、“连接(connected)”到另一个元件或特征、与另一个元件或特征“联接(coupled)”、“接触(contacting)”等时，该元件或特征可直接在另一个元件或特征上、附接到、连接到另一个元件或特征、与另一个元件或特征联接或接触，或者也可以存在中间元件。相比之下，当元件或特征被称为例如“直接在另一个元件或特征上(directly on)”、“直接附接(directly attached)”到、“直接连接(directly connected)到”另一个元件或特征、与另一个元件或特征“直接联接(directly coupled)”或“直接接触(directly contacting)”时，不存在中间元件或特征。
43.应当理解，为了便于描述，本文中可使用空间上的相对术语，诸如“下(under)”、“下面(below)”、“下部(lower)”、“上方(over)”、“上面(above)”、“上部(upper)”、“前(front)”、“后(back)”等来描述如图所示的一个元件或特征与另一个元件或特征的关系。然而，空间相对术语除了图中所示的取向之外，还可涵盖使用或操作中的不同取向。
44.在下文中，描述了一种用于重建热声图像的方法和系统。在一种形式中，该方法包括：将由rf源生成的射频(rf)能量脉冲引导到感兴趣组织区域中；在沿着换能器元件阵列围绕感兴趣区域的扫描轨迹的多个视图中的每一个视图处，检测响应于rf能量脉冲在感兴趣区域内生成的声信号，并且生成热声数据；将至少一个校正核应用于热声数据；以及在将至少一个核应用于热声数据之后，根据应用了至少一个校正核后的热声数据重建热声图像。
45.在描述用于重建热声图像的主题方法和系统之前，值得提供关于热声图像重建和现有技术的进一步背景。开发精确而稳健的图像重建方法是热声成像中面临的关键挑战之一。已经为热声成像开发了各种图像重建算法。例如，对热声图像数据利用球面radon变换，使得层析重建算法适用于热声图像重建。对于不同的扫描几何形状，在频域和时域均发现了精确的逆解。近似重建算法，诸如时域延迟叠加(das)波束形成方法和最佳统计方法，也被提出用于热声图像重建。然而，这些重建算法的一个共同假设是周围组织在声学上是均质性的。不幸的是，这种假设在许多医学成像应用中是不充分的。根据先前的研究，人类女性乳房中的声速在1430米/秒至1570米/秒之间变化很大，通常假设的声速为1540米/秒。生物组织的异质性声学属性致使声信号的振幅和相位失真，从而致使成像质量的显著下降。
46.在超声层析成像(ut)中，由于生物组织的异质性引起的波前失真已被广泛研究。各种波前校正方法已被提出。然而，它们在校正严重的振幅失真方面不是非常有效，而且它们通常涉及复杂的程序。热声成像中的问题与ut中的问题有所不同。在乳房ut中，由折射引起的振幅失真比声速变化引起的相位失真问题更严重。然而，在热声成像中，即使对于异质性相对较弱的生物组织，诸如乳腺组织，相位失真也主导振幅失真。
47.x射线乳房摄影术是乳腺癌筛查的一种临床工具。尽管有效，但它在经前期(premenopausal)乳房成像方面有困难，并且具有伴随使用电离辐射的医疗和环境缺点。
48.由于微波的波长较大，生物组织的纯微波成像基本上局限于低分辨率(约10mm)。此外，纯微波成像在无交叉联接的多通道微波检测、重建算法、且特别是由于微波的强衍射而实现良好的空间分辨率方面存在困难。纯超声成像(b超)是一种成熟的医学成像方法，可产生良好的空间分辨率，但对早期肿瘤的对比度较差。电磁感应出的热声成像，且特别是微
波感应出的或射频感应出的热声成像，可潜在地弥合差距，并且融合这两种成像方式的优点。肿瘤和正常组织在电磁波作用下的对比度非常好。例如，在电磁波范围内，发现癌性乳房组织比周围的正常乳房组织吸收强2
‑
5倍，这归因于恶性细胞内结合水和钠的增加。
49.现在转到图1，示出了示例性成像系统，并且通常由附图标记20标识。如可看到的，在本实施例中，成像系统20包括可通信地联接到超声成像系统24和热声成像系统26的编程计算设备22。超声成像系统24和热声成像系统26被配置为分别获得与受试者s相关联的感兴趣区域roi的超声图像数据和热声图像数据。感兴趣区域roi包括待成像的结构，例如组织、内部器官或其他特征等(以下称为“对象”)。
50.本实施例中的编程计算设备22是个人计算机、服务器或其他合适的处理设备，例如，其包括处理单元(该处理单元包括一个或更多个处理器)、系统存储器(易失性和/或非易失性存储器)、其他不可移动或可移动存储器(例如，硬盘驱动器、ram、rom、eeprom、cd
‑
rom、dvd、闪存等)和将各种计算机部件联接到处理单元的系统总线。计算设备22还可包括使用以太网、wi
‑
fi和/或其他合适的网络格式的联网能力，以实现与共享或远程驱动器、一个或更多个联网计算机或其他联网设备的连接。一个或更多个输入设备(诸如鼠标和键盘(未示出))联接到计算设备22以接收操作员输入。显示设备(未示出)(诸如一个或更多个计算机屏幕或监视器)联接到计算设备22，用于显示基于从超声成像系统24接收的超声图像数据和/或从热声成像系统26接收的热声图像数据的一个或更多个生成的图像。
51.超声成像系统24包括超声换能器25形式的声接收器，声接收器可与超声成像系统24断开连接。本实施例中的超声换能器25包括换能器元件t
i
的单个线性阵列。具体地，线性换能器元件阵列包括具有一百二十八(128)个换能器元件t
i
的线或串。然而，本领域技术人员将理解，换能器元件阵列可具有替代配置。例如，换能器元件的线性阵列可包括少于或多于128个换能器元件t
i
。换能器元件阵列也可以是弯曲的，诸如呈弧形。可选地，换能器元件阵列可以是二维的，并且包括多行和多列换能器元件。换能器元件的二维阵列可以是平面的或弯曲的。
52.超声换能器25被配置为向受试者s的感兴趣roi区域中发射声波。引导到受试者s的感兴趣区域roi中的声波在感兴趣区域roi内的结构上回声，不同的结构反射不同程度的声音。由超声换能器25接收的回波由超声成像系统24处理，然后作为超声图像数据传送到计算设备22，用于进一步处理以及用于呈现和由操作员解释。在本实施例中，超声成像系统24利用假设标称声速为1,540米/秒的b模式超声成像技术。由于超声成像系统在本领域是已知的，因此本文将不进一步描述超声成像系统24的进一步细节。
53.热声成像系统26包括射频(rf)源28，该射频(rf)源28被配置为发射短脉冲的rf能量，该短脉冲的rf能量被引导到受试者s的感兴趣区域roi中。在本实施例中，rf源28具有约10mhz至100ghz之间的频率，并且具有约0.1纳秒至10微秒之间的脉冲持续时间。传送到感兴趣区域roi的rf能量脉冲加热其中的结构，从而在结构内感应声信号。为了检测声信号，热声成像系统26通过将超声换能器25从超声成像系统24断开连接并如虚线所示将其连接到热声成像系统26来利用超声换能器25。由换能器25检测到的声信号被处理并作为热声图像数据传送到计算设备22，以用于进一步处理并作为可由操作员解释的热声图像呈现。如将理解的，由于超声成像系统24和热声成像系统26两者均利用换能器25，因此不需要不同声接收器(换能器元件阵列)之间的坐标映射，从而简化超声和热声图像配准。
54.现在转到图2，热声成像过程通常由附图标记200示出和引用。最初在热声成像过程200期间，定位涵盖待成像对象的受试者s的感兴趣区域roi(步骤210)。在本实施例中，通过在受试者s上移动超声换能器25，使用超声成像系统24定位感兴趣区域roi。由超声成像系统24的超声换能器25获得的超声图像数据被传送到计算设备22。超声图像数据由计算设备22处理，并且重建的超声图像呈现在显示设备上。这允许操作员在受试者身体上移动超声换能器阵列25，直到感兴趣区域roi被定位。
55.一旦定位了感兴趣区域roi，就可对感兴趣区域进行热声成像。在此阶段，超声换能器25与超声成像系统24断开连接，并且连接到热声成像系统26。在热声成像期间，现在起热声换能器作用的换能器25沿着相对于感兴趣区域roi的扫描轨迹移动。扫描轨迹可为圆形或非圆形的，诸如螺旋。扫描轨迹的配置通常取决于被扫描的受试者s的部分。例如，如果正在扫描受试者s的乳房，当换能器25从乳头朝向受试者身体围绕乳房移动时，扫描轨迹通常将呈螺旋形式，反之亦然。在换能器25沿着扫描轨迹的各个位置j处，rf源28被调节成发射短脉冲的rf能量，该短脉冲的rf能量被引导到受试者s中以快速加热感兴趣区域roi内的对象，这使得对象膨胀且然后收缩，致使在受试者s中感应声信号。作为响应，由阵列的换能器元件t
i
检测声信号，致使热声数据被捕获并被传递到计算设备22(步骤220)。沿着扫描轨迹捕获热声数据的换能器元件阵列的每个位置j被称为视图v
j
。如将理解的，根据扫描轨迹，在每个视图v
j
处，换能器25的换能器元件阵列和对象之间的相对关系可以不同。因此，热声数据由阵列的换能器元件在每个视图v
j
处被捕获，并且捕获的热声数据然后由计算设备22进行信号处理，并且重建的热声图像被生成并被呈现给操作员(步骤250)
56.在步骤250，重建热声图像之前，可对捕获的热声数据进行核处理，以校正(i)阵列中的各个换能器元件t
i
的不同属性，和/或(ii)由于换能器元件阵列和每个视图处的对象之间的相对关系的差异、和/或换能器元件阵列和扫描轨迹几何形状的差异而引起的空间灵敏度的变化。根据所需的对热声数据的校正，在步骤250的热声图像重建之前，选择一个或更多个核(步骤230)，并且将所选择的核(一个或更多个)应用于热声数据(步骤240)。如上所述，在成像系统20的校准期间确定上述核。
57.要理解的是，由于制造过程中的缺陷，阵列中的每个换能器元件t
i
可具有独特的属性或特性。例如，尽管换能器元件t
i
的中心频率可能非常相似，但是换能器元件t
i
的带宽和噪声灵敏度可能不同。因此，由阵列中的一个换能器元件t
i
获得的热声图像数据可能不同于由阵列中的另一个换能器元件获得的热声图像数据。校正阵列中的各个换能器元件t
i
的不同属性的核称为换能器元件专用核u
i
。本领域技术人员将理解，在一些实施例中，可基于中心频率分组布置阵列中的换能器元件。例如，在阵列中具有128个换能器元件t
i
的情况下，换能器元件t
i
中的64个可能具有以5mhz为中心的中心频率，而换能器元件t
i
中的64个可能具有以2mhz为中心的中心频率。
58.根据图3所示的方法300，为阵列中的换能器元件t
i
定义换能器元件专用核u
i
。在该方法期间，对于阵列中的每个换能器元件t
i
，估计或建模换能器元件t
i
的冲激响应i
i
(步骤310)。然后基于先验知识(即换能器元件t
i
的已知的一个或更多个特性)对换能器元件t
i
的冲激响应进行滤波，并且使用带通滤波器等对滤波后的冲激响应i
i
应用1d噪声和伪影消除。换能器元件t
i
的滤波后的冲激响应然后被用于生成换能器元件专用核u
i
(步骤320)。
59.如上所述，对于一些扫描轨迹，换能器元件阵列和感兴趣区域roi内的对象之间在
沿着感兴趣区域的不同视图处的相对关系可能不同。例如，在以螺旋扫描轨迹扫描乳房的情况下，螺旋顶点附近的视图将不同于螺旋较宽端的视图。同样根据阵列中的换能器元件t
i
的布局以及在扫描期间换能器元件阵列如何移动，换能器25在各个视图中在其视场内可能不具有均匀的空间灵敏度。校正空间灵敏度的变化的核称为视图和位置专用图像核m
jk
和位置专用体积核l。
60.视图和位置专用图像核m
jk
和位置专用体积核l是根据图4所示的方法400确定的。最初，提供冲激栅格ig(见图5)，其大小基本上对应于换能器元件阵列的视场fov，并且包括冲激位置k的矩形阵列。冲激栅格ig被配置为响应于使用rf源28指向冲激栅格的rf脉冲在每个冲激位置k处生成声冲激。在本实施例中，冲激栅格ig由金属线或金属球的阵列定义。可选地，可模拟声冲激。
61.然后选择换能器元件阵列沿着扫描轨迹的视图v
j
，并且在所选择的视图v
j
处定位换能器元件阵列。冲激栅格ig然后被调节成在所选择的冲激位置k处生成声冲激(步骤410)。在所选择的视图处并响应于所生成的声冲激，每个换能器元件t
i
生成时间序列热声数据j
ijk
，该热声数据由计算设备22记录，并且然后将1d噪声和伪影消除应用于时间序列热声数据j
ijk
(步骤420)。将由阵列中的换能器元件t
i
生成的时间序列热声数据j
ijk
组合以形成矩阵g
jk
(步骤430)。然后将反投影应用于矩阵g
jk
，以产生关于所选择的视图和冲激位置的视图和位置专用图像核m
jk
(步骤440)。
62.然后对换能器元件阵列沿着扫描轨迹的每个视图v
j
重复步骤410至440。结果，在每个冲激响应位置处生成每个视图的视图和位置专用图像核m
jk
。然后将生成的视图和位置专用图像核m
jk
组合以生成位置专用体积核n
k
(步骤450)。
63.然后对在冲激栅格ig的其他冲激位置中的每个冲激位置k处生成的声冲激重复步骤410至450。结果，生成每个冲激位置k的位置专用体积核n
k
。然后将生成的位置专用体积核n
k
组合以生成位置专用体积核l＝{n1，
…
，n
k
}(步骤460)。
64.返回参考图5，换能器25连同换能器元件t
i
的阵列示出在换能器视场fov内在冲激栅格ig的一侧。声冲激在冲激栅格ig的每个冲激位置k处生成，并且由换能器元件t
i
检测。图6是类似于图5的视图，并且示出了修改由冲激栅格ig生成的声冲激的伪影600。
65.如前所述，在热声成像过程200期间，在步骤220，对于沿着扫描轨迹的每个视图v
j
，通过以下方式来捕获热声数据：使用rf源28将rf脉冲引导到感兴趣区域roi中，检测在感兴趣区域内生成的合成声信号，记录由阵列中的每个换能器元件t
i
响应于声信号生成的时间序列热声图像数据x
ij
(参见图7中的步骤710)，并且应用1d噪声和伪影校正来产生热声数据y
ij
(步骤720)。阵列中的每个换能器元件t
i
对来自大范围角度和时间延迟的声信号敏感。从而，对于2d图像，不是每个视图的热声数据对应于对象傅立叶变换的薄切片，而是视图的热声数据对应于2d变换空间中的空间频率的宽扇形或蝶形。对于三维图像，视图的热声数据对应于双推锥体(double
‑
napped cone)。为了获得感兴趣区域roi内的对象的精确重建，选择沿着扫描轨迹的视图v
j
的数目，使得在2d图像的情况下，视图的蝶形重叠并完全填充傅立叶变换空间，而在3d图像的情况下，双推锥体重叠并完全填满傅里叶变换空间。
66.在步骤230和240，选择在校准期间生成的一个或更多个核，并且将其应用于热声数据y
ij
。在该实施例中，根据图8所示的方法800，在步骤230选择一个或更多个核。如果在同一视图v
j
处获得所有热声数据(步骤810)，则选择换能器元件专用核u
i
(步骤820)。如果在不
同视图v
j
处获得热声数据，并且每个视图具有不同于其他视图的特性(步骤830)，则选择换能器元件专用核u
i
以及视图和位置专用图像核m
jk
(步骤840)。如果在不同视图v
j
处获得热声数据，并且所有视图均是等同的，但是在视场内的每个位置k处获得的热声数据具有不同的特性(步骤850)，则选择换能器元件专用核u
i
和位置专用体积核l(步骤860)。
67.一旦在步骤230选择了核，就将核应用于热声数据y
ij
(步骤240)。在该实施例中，如将要描述的，根据图9至图11所示的方法900应用核。
68.要理解的是，如图8所示，在步骤820、840和860中的每一个，选择换能器专用核u
i
。结果，在步骤720之后，对于每个视图，通过从热声数据y
ij
去卷积换能器元件专用核u
i
来将换能器元件专用核应用于热声数据y
ij
以产生合成矩阵z
j
(步骤910)。将2d噪声和伪影校正应用于每个矩阵z
j
，以生成合成矩阵q
j
(步骤920)。执行检查以确定是否需要应用附加核(步骤930)。如果换能器元件专用核u
i
是要应用的唯一核，则用时域重建滤波器对矩阵q
j
进行滤波，并且进行反投影以重建感兴趣区域内的对象的热声图像(步骤940)。
69.如果在步骤930，换能器元件专用核u
i
不是要应用的唯一核，则该方法继续到图10中的步骤950。在步骤950期间，对于每个视图v
j
，将矩阵q
j
反投影以生成矩阵r
j
。然后执行检查以确定要应用哪个核(步骤960)。如果要应用视图和位置专用图像核m
jk
，则将视图和位置专用图像核m
jk
应用于每个矩阵q
j
，以生成合成矩阵o
jk
。将用于视图的合成矩阵o
jk
组合以生成矩阵e
k
(步骤980)，并且该方法继续到方法200的步骤250。如将理解的，矩阵e
k
足以允许重建感兴趣区域roi内的对象的图像。
70.如果在步骤960要应用位置专用体积核l，则该方法继续到图11中的步骤990。在步骤990期间，将为所有视图生成的矩阵r
j
组合以生成矩阵d
k
。将位置专用体积核l应用于矩阵d
k
以生成矩阵c
k
(步骤1000)，并且该方法继续到方法200的步骤250。要理解的是，矩阵c
k
足以允许重建感兴趣区域roi内的对象的图像。
71.在方法200的步骤250期间，通过空间组合矩阵e
k
或c
k
的图像来重建感兴趣区域roi内的对象的热声图像。要理解的是，图像的空间组合是加权组合，其中权重由诸如对应的冲激位置、图像之间的重叠量等因素来确定(参见图13)。
72.图12a示出了冲激1202、1204和1206在单个视图中处于换能器25的视场内的不同位置k处。图12a在图像域中示出。对冲激响应进行滤波和反投影。
73.图12b示出了来自单个视图的冲激1222、1224、1226，其中二维频率响应分别对应于图12a的冲激1202、1204、1206的位置k。图12b在频域中示出。也对冲激响应进行滤波和反投影。每个冲激1202、1204和1206在每个位置处均是唯一的。需要视图和位置专用图像核m
jk
来校正这种空间差异。
74.图13示出了用于生成重建热声图像的空间组合方法的示例。示出了重建栅格1302、图像1304、冲激位置1306、滤波图像1308和衍射校正图像1310。
75.图14将常规图像重建与本主题重建方法进行比较。图像显示在单个视图中。常规图像重建中的对象由数字1402标识，以及使用主题方法重建的图像中的对象由数字1404标识。
76.图15a示出了感兴趣区域中的真实对象1502和1504。
77.图15b示出了常规重建图像中的对象1506、1508。
78.图15c示出了根据主题方法重建的图像中的对象1510、1512。
79.尽管在上述实施例中，超声成像系统24和热声成像系统26使用相同的换能器25，本领域技术人员将理解，热声成像系统26可具有其自身的声接收器，其形式为具有换能器元件阵列的热声换能器。在这种情况下，超声换能器25和热声换能器可机械地互连，使得超声换能器的换能器元件阵列、热声换能器的换能器元件阵列和rf源28之间的空间关系是已知的。使用超声换能器元件阵列、热声换能器元件阵列和射频源28的中心线来设置空间关系。每个中心线被定义为相应换能器阵列的区域的中点。
80.在本实施例中，超声换能器元件阵列和热声换能器元件阵列之间的空间关系使得热声换能器元件阵列的中心线相对于超声换能器元件阵列的中心线(也称为轴向轴线或超声换能器元件阵列波束轴线)被设置成已知的角度α。热声换能器元件阵列和rf源28之间的空间关系使得rf源28的中心线被隔开，并且大体上平行于热声换能器元件阵列的中心线。
81.成像系统20利用超声换能器元件阵列30和热声换能器元件阵列之间的已知空间关系来提高热声图像和超声图像配准的精度和准确度。
82.尽管在上述实施例中，每个换能器元件的冲激响应被估计或建模，但本领域技术人员将理解，在另外的实施例中，每个换能器元件的冲激响应可以使用由冲激栅格生成或模拟的声冲激来获取。
83.根据本主题公开的方法和系统的其他方面在以下条款中举例说明：
84.a1.一种利用热声成像系统的热声层析成像图像重建方法，该方法包括：
85.记录热声成像系统中的每个相应换能器的时间序列数据；
86.对于热声成像系统中的每个相应换能器去卷积换能器元件专用核；
87.用时域重建滤波器进行滤波，并且然后进行反投影以生成至少一个反投影图像；以及
88.在空间上组合至少一个反投影图像以生成重建图像。
89.a2.根据条款a1所述的方法，所述方法还包括紧接在记录步骤之后用算法去噪和校正，以生成每个换能器的校正时间序列数据。
90.a3.根据条款a2所述的方法，所述方法还包括紧接在去卷积步骤之后应用二维去噪和伪影校正算法，以生成校正的去卷积时间序列数据。
91.a4.根据条款a1所述的方法，所述方法还包括紧接在去卷积步骤之后应用二维去噪和伪影校正算法，以生成校正的去卷积时间序列数据。
92.a5.根据条款a1所述的方法，其中，换能器元件专用核通过包括以下的步骤生成：
93.估计每个换能器元件的冲激响应；
94.基于先验换能器元件知识对估计的冲激响应进行滤波；以及
95.对滤波后的估计冲激响应应用一维噪声和伪影消除。
96.a6.根据条款a5所述的方法，其中，先验换能器元件知识选自包括以下项的组：热声成像系统中的每个换能器的带宽、热声成像系统中的每个换能器的中心频率、从噪声测试中导出的值或它们的某种组合。
97.a7.一种热声成像系统，其被配置为重建热声层析成像图像，该系统包括：
98.射频源，其被配置为将射频电磁辐射的脉冲导向感兴趣区域并从感兴趣区域感应热声信号；
99.至少一个热声换能器，其被配置为接收来自感兴趣区域的热声信号；以及
100.处理器，其被配置为接受来自射频源和至少一个热声换能器的数据，其中处理器还被配置为记录热声成像系统中的每个相应换能器的时间序列数据，为热声成像系统中的每个相应换能器去卷积换能器元件专用核，用时域重建滤波器进行滤波，并且然后进行反投影以生成至少一个反投影图像，并且在空间上组合至少一个反投影图像以生成重建图像。
101.a8.根据条款a7所述的系统，其中，处理器还被配置为紧接在记录热声成像系统中的每个相应换能器的时间序列数据之后使用算法去噪和校正，以生成每个换能器的校正时间序列数据。
102.a9.根据条款a8所述的系统，其中，处理器还被配置为紧接在为热声成像系统中的每个相应换能器去卷积换能器元件专用核之后应用二维去噪和伪影校正算法，以生成校正的去卷积时间序列数据。
103.a10.根据条款a7所述的系统，其中，处理器还被配置为紧接在为热声成像系统中的每个相应换能器去卷积换能器元件专用核之后应用二维去噪和伪影校正算法，以生成校正的去卷积时间序列数据。
104.a11.根据条款a7所述的系统，其中，处理器还被配置为通过包括以下项的步骤生成换能器元件专用核：
105.估计每个换能器元件的冲激响应；
106.基于先验换能器元件知识对估计的冲激响应进行滤波；以及
107.对滤波后的估计冲激响应应用一维噪声和伪影消除。
108.a12.根据条款a11所述的系统，其中，先验换能器元件知识选自包括以下项的组：热声成像系统中的每个换能器的带宽、热声成像系统中的每个换能器的中心频率、从噪声测试中导出的值或它们的某种组合。
109.b1.一种利用热声成像系统的热声层析成像图像重建方法，该方法包括：
110.记录热声成像系统中的每个换能器的时间序列数据；
111.为热声成像系统中的每个相应换能器去卷积换能器元件专用核；
112.应用二维去噪和伪影校正算法以生成校正的去卷积时间序列数据；
113.反投影以生成每个视图和冲激位置的图像；
114.应用视图和位置专用n维图像核；
115.组合所有可用视图；以及
116.在空间上组合以生成重建图像。
117.b2.根据条款b1所述的方法，所述方法还包括紧接在记录步骤之后用算法去噪和校正，以生成每个换能器的校正时间序列数据。
118.b3.根据条款b1所述的方法，其中，视图和位置专用n维图像核是通过包括以下项的步骤生成的：
119.在视场内的已知位置处生成热声冲激；
120.记录热声成像系统中的每个换能器的时间序列数据；
121.基于先验知识将一维噪声和伪影消除应用于时间序列数据；
122.从热声成像系统中的换能器收集热声数据；以及
123.将反投影应用于所收集的热声数据，以生成视图和位置专用n维图像核。
124.b4.根据条款b3所述的方法，其中，先验知识选自包括以下项的组：热声成像系统中的每个换能器的带宽、热声成像系统中的每个换能器的中心频率、从噪声测试中导出的值或它们的某种组合。
125.b5.一种热声成像系统，其被配置为重建热声层析成像图像，该系统包括：
126.射频源，其被配置为将射频电磁辐射的脉冲导向感兴趣区域并从感兴趣区域感应热声信号；
127.至少一个热声换能器，其被配置为接收来自感兴趣区域的热声信号；以及
128.处理器，其被配置为接受来自射频源和至少一个热声换能器的数据，其中，处理器还被配置为记录热声成像系统中的每个相应换能器的时间序列数据，为热声成像系统中的每个相应换能器去卷积换能器元件专用核，应用二维去噪和伪影校正算法以生成校正的去卷积时间序列数据，反投影以生成每个视图和冲激位置的图像，应用视图和位置专用n维图像核，组合所有可用视图；以及在空间上组合以生成重建图像。
129.b6.根据条款b5所述的系统，其中，处理器还被配置为紧接在记录热声成像系统中的每个相应换能器的时间序列数据之后使用算法去噪和校正，以生成每个换能器的校正时间序列数据。
130.b7.根据条款b5的系统，其中，视图和位置专用n维图像核是通过包括以下项的步骤生成的：
131.在视场内的已知位置处生成热声冲激；
132.记录热声成像系统中的每个换能器的时间序列数据；
133.基于先验知识将一维噪声和伪影消除应用于时间序列数据；
134.从热声成像系统中的换能器收集热声数据；以及
135.将反投影应用于所收集的热声数据，以生成视图和位置专用n维图像核。
136.b8.根据条款b7所述的系统，其中，先验知识选自包括以下项的组：热声成像系统中的每个换能器的带宽、热声成像系统中的每个换能器的中心频率、从噪声测试中导出的值或它们的某种组合。
137.c1.一种利用热声成像系统的热声层析成像图像重建方法，该方法包括：
138.记录热声成像系统中的每个换能器的时间序列数据；
139.为热声成像系统中的每个相应换能器去卷积换能器元件专用核；
140.应用二维去噪和伪影校正算法以生成校正的去卷积时间序列数据；
141.反投影以生成每个视图和冲激位置的图像；
142.组合每个视图和冲激位置的图像；
143.应用位置专用体积核；以及
144.在空间上组合以生成重建图像。
145.c2.根据条款c1所述的方法，所述方法还包括紧接在记录步骤之后用算法去噪和校正，以生成每个换能器的校正时间序列数据。
146.c3.根据条款c1所述的方法，其中，位置专用体积核是通过包括以下项的步骤生成的：
147.在视场内的已知位置处生成热声冲激；
148.记录热声成像系统中的每个换能器的时间序列数据；
149.基于先验知识将一维噪声和伪影消除应用于时间序列数据；
150.从热声成像系统中的换能器收集热声数据；
151.将反投影应用于所收集的热声数据，以生成视图和位置专用n维图像核；以及
152.对所有可用视图重复生成、记录、应用一维噪声和伪影消除、收集和应用反投影步骤，并且组合结果以获得位置专用体积核。
153.c4.根据条款c3所述的方法，其中，先验知识选自包括以下项的组：热声成像系统中的每个换能器的带宽、热声成像系统中的每个换能器的中心频率、从噪声测试中导出的值或它们的某种组合。
154.c5.一种热声成像系统，其被配置为重建热声层析成像图像，该系统包括：
155.射频源，其被配置为将射频电磁辐射的脉冲导向感兴趣区域并从感兴趣区域感应热声信号；
156.至少一个热声换能器，其被配置为接收来自感兴趣区域的热声信号；以及
157.处理器，其被配置为接受来自射频源和至少一个热声换能器的数据，其中，处理器还被配置为记录热声成像系统中的每个相应换能器的时间序列数据，为热声成像系统中的每个相应换能器去卷积换能器元件专用核，应用二维去噪和伪影校正算法以生成校正的去卷积时间序列数据，反投影以生成每个视图和冲激位置的图像，组合每个视图和冲激位置的图像，应用位置专用体积核，以及在空间上组合以生成重建图像。
158.c6.根据条款c5所述的系统，其中，处理器还被配置为紧接在记录热声成像系统中的每个相应换能器的时间序列数据之后使用算法去噪和校正，以生成每个换能器的校正时间序列数据。
159.c7.根据条款c5所述的系统，其中，位置专用体积核是通过包括以下项的步骤生成的：
160.在视场内的已知位置处生成热声冲激；
161.记录热声成像系统中的每个换能器的时间序列数据；
162.基于先验知识将一维噪声和伪影消除应用于时间序列数据；
163.从热声成像系统中的换能器收集热声数据；
164.将反投影应用于所收集的热声数据，以生成视图和位置专用n维图像核；以及
165.对所有可用视图重复生成、记录、应用一维噪声和伪影消除、收集和应用反投影步骤，并且组合结果以获得位置专用体积核。
166.c8.根据条款c7所述的系统，其中，先验知识选自包括以下项的组：热声成像系统中的每个换能器的带宽、热声成像系统中的每个换能器的中心频率、从噪声测试中导出的值或它们的某种组合。
167.尽管上面已参考附图描述了实施例，但是本领域技术人员将理解，可在不脱离由所附权利要求定义的范围的情况下进行变化和修改。