[发明专利]基于图像块稀疏系数的快速光声成像图像重建方法有效

专利信息
申请号: 201510018526.7 申请日: 2015-01-14
公开(公告)号: CN104586363B 公开(公告)日: 2017-11-10
发明(设计)人: 汪源源;张晨;王近 申请(专利权)人: 复旦大学
主分类号: A61B5/00 分类号: A61B5/00;A61B8/00
代理公司: 上海正旦专利代理有限公司31200 代理人: 陆飞,盛志范
地址: 200433 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 基于 图像 稀疏 系数 快速 成像 重建 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于光声成像技术领域,具体涉及一种快速光声成像的图像重建方法。

背景技术

光声成像是一种新型医学成像方法,其理论基础为光声效应。光声成像结合了光学成像和超声成像的优点,具有高对比度和高成像深度的特性。由于其非电离波的特性,不会在检测的过程中对人体产生伤害[1,2],在各个应用领域都有着非常大的潜力,现在主要应用领域有乳腺肿瘤检测[3]、血管成像[4]和脑损伤探测[5]等。同时由于所成图像是人体组织的光吸收特性,因而一定程度上反映了成像组织与光吸收特性相关的病理学特性[2]。利用这一特性可以将光声成像应用于功能成像[5,6],对于癌症的早期检测也有着非常好的效果[1]

在光声成像的具体应用中,我们使用一个持续时间非常短的激光脉冲照射成像组织。成像组织会吸收一部分光能将它转化为热能,使成像组织发生热弹性膨胀,从而发出超声波。这一过程被称为光声效应。而光声成像就是使用超声换能器检测成像组织发出的超声波,通过超声换能器在不同位置扫描可以采集到光声信号,随后使用图像重建算法就可以计算出组织的光吸收分布。目前针对圆周扫描有逆Radon变换重建方法[7]、滤波反投影法[8]、时域重建法[9]和反卷积重建法[10]等方法;针对直线扫描有DAS法[11]和二维重建法[11]等方法。上述方法都属于解析算法,无需迭代直接得到结果,在采样点较稀疏时重建图像的精度不高,成像质量差,并且受限于特定的扫描方式。现在主流光声成像图像重建算法主要是基于迭代优化的重建方法[12-15],这些方法的优势在于成像精度高、不受扫描方式的影响,但缺点是成像速度较慢,算法运算量大。

针对上述图像重建方法存在的问题,本发明中的图像重建方法使用了图像块稀疏系数,同时使用离散余弦变换,降低了迭代算法的运算量和计算时间,提升了重建算法的效率,重建图像质量并没有受到影响。

发明内容

本发明的目的在于提供一种成像精度高、成像速度快、运算量较小的光声成像的图像重建方法。

本发明提出适用于光声成像的图像重建方法,是通过计算图像块稀疏系数,对重建图像进行修正并迭代,结合Barzilai-Borwein梯度下降法,获得最终的重建光声图像。

在光声成像中,用激光短脉冲垂直于待成像平面照射生物组织,超声换能器在待成像平面内进行扫描。通常激光脉冲持续时间远小于组织的热扩散时间,根据光声效应和超声的运动方程和扩散方程,可以得到光声成像的基本方程[2]

(1)

其中是位置处的声压,是成像组织的光吸收分布图,t是时间,I(t)是激光脉冲能量函数,c是生物组织中的声速,和分别是生物组织的等压膨胀系数和比热容。光声成像的图像重建技术,就是通过求出。

使用格林函数对方程(1)进行求解[8]。对于某采样点,有:

(2)

将式(2)进行变形,可得:

(3)

记采样点处实际采样得到的光声信号的积分与采样时间的乘积为:

(4)

实际应用时,可将图像和采样信号积分分别离散化,并记成矢量形式。若重建图像的大小为(XY分别为图像的行数和列数),则重建图像的总像素为N (N=XY),即矢量化后的图像可记为长度为N的列矢量u。若采样点个数为Q,每个采样点的信号长度为M,可将(3)式写成:

(5)

其中是第i个采样点的光声信号积分与采样时间的乘积矢量;是第i个采样点的采样矩阵,其计算步骤为:

(a) 先计算大小为的矩阵:

(6)

其中,是中的序号,是采样点的坐标,dx是图像相邻像素间的实际距离,dt是离散时间步长;

(b)将矩阵矢量化得到一个N维的列矢量,作为采样矩阵的第j个列矢量。

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