[发明专利]一种重建人体胸腔参数的声学成像计算方法及装置

权利要求书

1.一种重建人体胸腔参数的声学成像计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，获取人体胸腔的声压数据，根据所述声压数据建立频域声压场物理模型；

S2，对所述频域声压场物理模型进行求解得到散射声压场方程和总声压场方程，根据所述散射声压场方程和所述总声压场方程构建目标函数；

S3，通过迭代方法极小化所述目标函数，以更新所述目标函数中的多个待重建量；

S4，判断更新后的目标函数是否满足预设终止条件，若不满足，则执行S3，若满足，则执行S5；

S5，输出更新后的多个待重建参量，并根据所述更新后的多个待重建参量生成多个人体胸腔参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取人体胸腔的声压数据，包括：

在人体胸腔周围放置多个发射传感器和多个接收传感器，用于发射声波信号和接收声波信号，由所述发射传感器向人体胸腔发射声波信号，所述声波信号在人体胸腔内经过多次折和反射后，被所述接收传感器接收，根据接收到的声波信号生成所述声压数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述频域声压场物理模型形式为：

其中，ρ为密度参量，p为声压参量，s为入射源，k为与频率、压缩率、衰减和密度相关的声波波数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述散射声压场方程p^sca和总声压场方程p^tot为：

p^sca＝G_S[w₁+w₂]

p^tot＝p^inc+G_D[w₁+w₂]

其中，G_S和G_D为积分算符，p^inc为入射声压场，w₁和w₂为二次声压源。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数为：

F＝F_E·F_R

其中，F_E为误差项，F_R为正则项。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，极小化所述目标函数的极小化方法包括确定性方法和随机方法；

其中，所述确定性方法包括最速下降法、共轭梯度法、非线性共轭梯度法和高斯牛顿法中的一种或多种；

所述随机方法包括随机梯度下降法、动量随机梯度法、Nesterov加速随机梯度法和Adam算法中的一种或多种。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3，进一步包括：

在每步迭代过程中，交替更新所述目标函数中的多个待重建量。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设终止条件为：

所述目标函数的数据残差小于预设值或迭代次数等于预设次数。

9.一种重建人体胸腔参数的声学成像计算装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取人体胸腔的声压数据，根据所述声压数据建立频域声压场物理模型；

构建模块，用于对所述频域声压场物理模型进行求解得到散射声压场方程和总声压场方程，根据所述散射声压场方程和所述总声压场方程构建目标函数；

更新模块，用于通过迭代方法极小化所述目标函数，以更新所述目标函数中的多个待重建量；

判断模块，用于判断更新后的目标函数是否满足预设终止条件；

迭代模块，用于所述更新后的目标函数不满足所述预设终止条件时，执行所述更新模块和所述判断模块的步骤；

输出模块，用于所述新后的目标函数满足所述预设终止条件时，输出更新后的多个待重建参量，并根据所述更新后的多个待重建参量生成多个人体胸腔参数。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述预设终止条件为：

所述目标函数的数据残差小于预设值或迭代次数等于预设次数。