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文檔簡介
1、近年以來,光聲成像技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成為一種新型的無損醫(yī)學(xué)影像技術(shù),該方法有效結(jié)合了純光學(xué)成像技術(shù)高對比度和純超聲成像技術(shù)高穿透性的優(yōu)點。光聲成像技術(shù)不僅能夠?qū)ι锝M織結(jié)構(gòu)成像,還能夠?qū)崿F(xiàn)精確的功能成像,特別適合提供有關(guān)血管生成的高對比度影像并檢測增進的代謝活動,用于早期腫瘤的檢測、血管成像和腦部結(jié)構(gòu)與功能成像等場合,已經(jīng)逐步發(fā)展成為生物組織無損檢測技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點,具有很好的應(yīng)用前景。
本論文以光聲成像系統(tǒng)信號采集與圖像重建研究
2、為背景,對基于單陣元探測器的光聲成像系統(tǒng)信號采集方式與圖像重建算法、基于陣列探測器的光聲成像系統(tǒng)信號采集方式與圖像重建算法、基于壓縮感知的光聲成像系統(tǒng)信號采集方式與圖像重建算法進行了研究,并建立了基于陣列探測器的光聲成像系統(tǒng),進行了實驗研究,針對光聲成像過程中光聲信號常伴有背景噪聲影響重建圖像分辨率的問題,著重研究了基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的光聲信號預(yù)處理算法。本文的主要內(nèi)容包括:
采用單陣元探測器信號采集方式的光聲成像系統(tǒng)中,單個陣
3、元可接收很大角度的扇形范圍內(nèi)的光聲信號,需要使超聲探測器圍繞生物組織旋轉(zhuǎn)一周,在各個方向上采集光聲數(shù)據(jù),然后才能成像。本文針對時間反演算法在重構(gòu)過程中由于測量位置稀疏,產(chǎn)生的散射波導(dǎo)致光聲成像重構(gòu)過程產(chǎn)生偽跡的現(xiàn)象,給出了一種基于粒子群優(yōu)化支持向量機插值的時間反演重建算法,通過在重建過程中對采集的光聲數(shù)據(jù)進行插值來消除,通過仿真實驗證明,可以達到通過較少的測量位置來達到提高成像質(zhì)量,消除成像偽跡的效果。
采用陣列探測器的光聲成
4、像系統(tǒng)中,每個陣元只探測有限角度內(nèi)的光聲信號,多個陣元在橫向上同時接收光聲信號,采用這種信號采集方式,只需要在一個方向上接收光聲信號就能夠重建出一幅光聲圖像,因此采集與重建時間較單陣元的短得多,能夠?qū)崿F(xiàn)實時成像。但是通過單一位置采集到的信息量較少,圖像的橫向分辨率完全取決于探測器的陣元間距等參數(shù),因此采用陣列探測器成像時往往橫向分辨率低,偽跡現(xiàn)象較為嚴重。針對采用陣列探測器進行觀測成像時存在的這些不足,利用相控聚焦重建算法,利用陣列超聲
5、探測器同時采集不同偏轉(zhuǎn)角度對應(yīng)聚焦主軸的光聲數(shù)據(jù),然后在同一參考坐標(biāo)系下將這些光聲回波數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合處理,即對同一被測組織同時進行多角度的觀測,可有效避免待測組織成像盲區(qū),大大提高光聲圖像的橫向分辨率和信噪比。
目前常用的光聲成像重建算法都是根據(jù)探測器探測到的光聲信號重建組織內(nèi)部的空間光學(xué)吸收分布函數(shù)。但在實際中,成像的空間分辨率通常受制于陣列探頭的聚焦能力、陣元密度和帶寬的限制,或者成像范圍受到探測器尺寸和成像目標(biāo)的影響,
6、不能進行完備光聲數(shù)據(jù)的采集,導(dǎo)致成像細節(jié)損失,偽跡現(xiàn)象嚴重。本文提出了基于壓縮感知理論的光聲成像算法,在采用非聚焦的單陣元探測器進行光聲成像的情況下,利用壓縮感知理論就可以不必使探測器圍繞生物組織旋轉(zhuǎn)進行成像,給出了基于壓縮感知理論的光聲成像裝置并討論了基于壓縮感知的光聲成像算法。采用多個單陣元探測器進行多角度觀測,通過將不同觀測角度的光聲重建圖像進行融合來提高圖像質(zhì)量,消除偽跡現(xiàn)象;引入了貝葉斯壓縮感知成像算法,該算法在具有噪聲干擾的
7、情況下也能以高概率重建信號,能夠更加精確地恢復(fù)原始光聲信號;由于光聲信號的采集和圖像重建都是沿著弧線方向,構(gòu)建了基于弧向的測量矩陣,能夠采用較少的觀測次數(shù)更準(zhǔn)確的恢復(fù)出原始信號。通過仿真實驗證明,基于多角度觀測的弧向壓縮感知算法能夠獲取高分辨率、無偽跡的光聲圖像,具有很好的應(yīng)用潛力。
由于采用基于單陣元探測器的光聲成像系統(tǒng),受到機械旋轉(zhuǎn)的限制,光聲信號的采集和圖像重建需要較多的時間,因此考慮構(gòu)建基于陣列探測器的光聲成像系統(tǒng)。本
8、文構(gòu)建了基于陣列探測器的實時光聲成像系統(tǒng),針對時間分辨率低的問題,建立多通道并行采集、分布式快速重建的處理機制,將一次激光照射后各個方位產(chǎn)生的超聲信號全部采集并記錄下來,然后將這些數(shù)據(jù)上傳到計算機中進行分布式處理,實現(xiàn)真正意義上的實時成像。針對光聲信號易受噪聲污染,大大影響光聲圖像的對比靈敏度,降低圖像質(zhì)量的問題,引入一種基于EMD分解和能量窗分析的光聲信號預(yù)處理算法,能夠有效提高光聲信號信噪比,最大限度的除去噪聲,保留有用信號。最后,
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