[发明专利]一种基于稀疏重构的超声图像重构方法

权利要求书

1.一种基于稀疏重构的超声图像重构方法，其特征在于，所述方法包括：

利用超声探头获取待测样品的超声回波时域信号；

获取参考回波信号，利用所述参考回波信号构建基于Gabor函数的构造字典，包括：基于Gabor函数对所述参考回波信号进行拟合，得到所述构造字典中的字典原子，Gabor函数为其中，g表示所述构造字典中的字典原子，s_r是缩放参数，f_r是频域参数，u_r是平移参数，A表示所述字典原子归一化使用的幅值，t表示时间，所述缩放参数、频域参数和平移参数基于所述参考回波信号确定；所述参考回波信号用于表征理想无限大平面的表面回波信号；

将所述构造字典扩展为过完备字典，包括将所述构造字典中的字典原子的缩放参数向下扩展为0.5s_r：0.05s_r：s_r，将所述频域参数向下扩展为0.5f_r：0.05f_r：f_r，将所述平移参数拓展到整个时域空间为1:1:M，M为所述超声回波时域信号的长度，得到所述过完备字典，所述过完备字典中包括m个字典原子，m为正整数；

利用所述过完备字典中的m个字典原子对所述待测样品的超声回波时域信号进行稀疏分解得到稀疏分解系数，根据所述稀疏分解系数和所述过完备字典重构得到超声回波时域信号；

将各个重构得到的超声回波时域信号按照空间位置组合形成所述待测样品的重构超声图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述过完备字典中的m个字典原子对所述待测样品的超声回波时域信号进行稀疏分解得到稀疏分解系数，包括：

初始化稀疏分解系数x₀＝0、残差r₀＝y-D*x₀＝y、解的支撑集y是所述超声回波时域信号，D是所述过完备字典；

对于第k次迭代，将所述过完备字典中的m个字典原子加入第k-1次迭代的支撑集中得到临时支撑集表示所述过完备字典中的字典原子，i为参数且1≤i≤m，利用所述临时支撑集计算r＝||y-D(S_temp)*pinv(D(S_temp))*y||₂得到各个字典原子对应的残差，k为参数且k的起始值为1；

将所述临时支撑集中使计算得到的残差最小的字典原子加入第k-1次迭代的支撑集中得到第k次迭代的支撑集，利用所述第k次迭代的支撑集计算x_k＝pinv(D(S_k))*y更新稀疏分解系数；

判断是否达到迭代终止条件，若达到所述迭代终止条件，则迭代终止并得到稀疏分解系数；若未达到所述迭代终止条件，则令k＝k+1，并重新执行所述对于第k次迭代，将所述过完备字典中的m个字典原子加入第k-1次迭代的支撑集中得到临时支撑集的步骤。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各个重构得到的超声回波时域信号按照空间位置组合形成所述待测样品的重构超声图像，包括：

将稀疏表征后的超声回波时域信号按照空间位置绘制在一起，形成类B-scan图的二维的重构图像；

将所述类B-scan图的二维的重构图像进行组合形成所述待测样品的三维的重构超声图像。