[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

说明书

本发明公开了一种重建人体胸腔参数的声学成像计算方法及装置，其中，该方法包括：S1，获取人体胸腔的声压数据，根据声压数据建立频域声压场物理模型；S2，对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，根据散射声压场方程和总声压场方程构建目标函数；S3，通过迭代方法极小化目标函数，以更新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，并根据更新后的多个待重建参量生成多个人体胸腔参数。该方法可根据声压数据同时重建人体胸腔的压缩率、密度和衰减参数，并具有良好的抗噪声性能。

技术领域

本发明涉及生物医学声学成像技术领域，特别涉及一种重建人体胸腔参数的声学成像计算方法及装置。

背景技术

声学成像，尤其是超声成像，凭借其非侵入、无辐射和低成本等优势已成为一种重要的生物医学成像方式。然而，尽管超声成像的应用已经非常广泛，人体胸腔的超声成像仍然被看作是一个具有挑战性的问题。这是因为人体胸腔的结构十分复杂，包括固体(如肋骨、肌肉)、液体(如血液、组织液)及气体(空气)，而肺中空气内容物的强反射则使得2-10MHz的传统超声波不能穿透到肺部。实验证明，0.01-1MHz的低频超声可以以高于1000m/s的速度穿透人体胸腔，因而可以用于人体胸腔的声学图像重建。

为了非侵入地获得人体内部的声学参数分布，需要在人体的胸腔周围放置有限数量的声学传感器。传感器向人体胸腔发射的声波信号，在人体胸腔内部进行多次折反射后，被声学接收器接收。由于胸腔的结构复杂，声学参数的变化率大，线性方法不足以描述接收信号和胸腔声学参数之间的物理关系，需要采用非线性方法建模。同时，由于传感器数量通常远小于需要重建的未知参量，以及散射波中的消逝波衰减快，很难被声学传感器接收到，胸腔问题的反演重建是一个欠定问题。也就是说，该问题没有唯一解。同时，由于测量噪声的存在，问题的值域会发生改变，解的存在性也难以保证。此外，由于模型本身的病态性(条件数远大于1)，自变量的微小变化会引起因变量的巨大变化，问题的解的稳定性也有待商榷。综上所述，人体胸腔的声学图像重建是一个非线性的病态问题。

基于人体胸腔声学参数重建问题的非线性及病态性，乘正则化对比源反演算法(Multiplicative Regularized Contrast Source Inversion Method,MR-CSI)是一种前景不错的成像计算方法。首先，该算法为非线性算法，考虑了声波传播过程中的多次折反射问题，可以处理人体胸腔参数的高对比度问题；其次，该算法通过对比源和对比度的定义，可以将问题部分线性化，从而简化问题求解；同时，该算法通过迭代方法极小化目标函数的方式进行求解，十分适用于处理欠定问题；此外，该算法在每步迭代中不必求解前向问题，计算速度快；最后，该方法引入了乘性正则项，通过正则项对问题的解空间进行限制，适用于处理有噪的病态问题，并且该正则项的权重系数不必人为确定，可以随迭代过程的进行而改变。

由于胸腔的结构十分复杂，需要同时反演压缩率、衰减和密度来获取尽可能多的有效信息。尽管现有的乘正则化对比源反演算法能够满足同时重建的需求，但需要获取声压和声速两个参量。然而，声速的获取通常比较困难，并且该方法的计算量也很大。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种重建人体胸腔参数的声学成像计算方法，该方法可根据声压数据同时重建人体胸腔的压缩率、密度和衰减参数，采用乘性正则化，具有良好的抗噪声性能。

本发明的另一个目的在于提出一种重建人体胸腔参数的声学成像计算装置。

为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种重建人体胸腔参数的声学成像计算方法，包括：

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；