[发明专利]一种用于定征微观随机结构数量密度的光声Nakagami统计分析方法

说明书

本发明公开了一种用于定征微观随机结构数量密度的光声Nakagami统计分析方法，使用Nakagami分析逼近光声信号幅值包络的概率密度函数，获得最优化的模型参数，该技术可以定征微观随机结构的数量密度。光声光谱分析方法可以定量表征深部组织中亚波长级微观结构的尺寸信息，但仅有尺寸属性不能准确、完整地表示微观结构属性。本发明结合功率谱分析方法和光声信号包络Nakagami统计方法，通过集成它们可以实现更全面的微观结构表征，包括特征尺寸和数量密度。由于许多疾病与微观结构变化密切相关，这项工作有助于这些疾病的诊断和分期，且具有较高的易用性和安全性。

技术领域

本发明涉及一种用于定征微观随机结构数量密度的光声Nakagami统计分析方法，用于量化随机微结构的数量密度，以实现对随机微观结构的更全面的描述。

背景技术

光声成像是一种基于光声效应的新型生物医学成像技术，它兼具光学成像的丰富光学对比度和声学成像的成像深度深的优点。而且，光声成像中使用的非电离辐射(例如，激光或微波)比电离辐射(例如，X射线)具有更好的生物安全性。这些优点使得光声成像在生物医学的诸多领域表现出巨大的应用前景。

随机微观结构的特性(包括其特征尺寸和数量密度)是区分不同类型组织的有效指标。一些疾病的发展也伴随着组织微观结构的变化，例如，肝硬化和慢性肾病可能导致组织纤维化的加深、肿瘤与正常组织也具有不同的微观结构。因此，对于组织随机微观结构的无创表征具有重要的生物医学价值。

传统光声成像的分辨率主要取决于检测到的光声信号的频率和带宽。对组织中的微结构成像必须检测高频和宽带的光声信号。然而，由于高频信号的强衰减特性以及介质不均匀性等因数，深层组织的这些随机微结构往往在图像中显示为不可识别的斑点噪声。因此，传统的光声成像技术难以适用于对组织随机微观结构的评估。最近发现光声谱斜率参量仅能量化随机微结构的特征尺寸，而不能定征其数量密度。

发明内容

发明目的：为了克服现有光声成像技术在组织随机围观结构评估方面存在的不足，本发明提供一种用于定征微观随机结构数量密度的光声Nakagami统计分析方法，利用Nakagami统计模型逼近光声信号幅值包络的概率密度函数，获得最优化的模型参数。最优化的Nakagami模型的形状参数仅与微观随机结构的数量密度呈单调递增关系，而与信号强度、随机微观结构特征尺度等因数无关；因此利用Nakagami统计分析可以定征微观随机结构的数量密度；同时，利用Nakagami模型的形状参数作为成像参数，光声成像可以根据组织随机微观结构的数量密度特性，对不同组织进行表征和分类；进一步的，将本发明方法与光声谱斜率参量等方法相结合，可以实现对组织随机微观结构的更全面的描述，包括特征尺寸和数量密度。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种用于定征微观随机结构数量密度的光声Nakagami统计分析方法，包括如下步骤：

(1)测量声光信号；

(2)通过数据直方图来描述光声信号的幅度包络，统计光声信号幅度的概率密度函数；

(3)采用Nakagami分布逼近概率密度函数，得到Nakagami分布的最优参数；

(4)将光声信号分成连续的若干帧，每两帧具有相同的重叠，利用步骤(2)和(3)的方法计算每一帧的Nakagami分布最优参数；

(5)改变超声换能器的位置，并重复步骤(1)～(4)，得到不同位置采集到的光声信号对应的形状参数的时间序列；

(6)将Nakagami分布的最优形状参数时间序列作为成像参数，采用延迟求和算法，计算样品中坐标为r的微观随机结构所对应的Nakagami分布的形状参数的平均值，从而获得样品的光声图像S(r)；

(7)通过光声图像S(r)的对比度定征微观随机结构数量密度。