[发明专利]用于热声换能器优化的系统和方法

说明书

一种方法和系统优化在热声成像系统中利用的热声换能器功能。该方法和系统为热声成像系统选择预先确定的换能器几何形状，利用具有预先确定的换能器几何形状的热声成像系统来在视场中生成至少一个冲激，从冲激获取数据，重建数据以基于相应的通道响应、相应的视图响应和所获取的数据的函数生成N维冲激响应，利用用于每个图像的N维变换来生成用于预先确定的换能器功能的值，并且利用用于预先确定的换能器功能的值来确定最佳的热声换能器功能。

领域

本申请涉及用于热声换能器优化的系统和方法。

背景

热声图像是通过从超声检测阵列中的各个换能器元件获取时域信号，然后通过应用旨在重建感兴趣对象内的吸收分布同时减少噪声和其他成像伪影的各种信号处理方法来获得的。大多数热声图像重建技术源自最初为其他成像模式(如传统超声和计算机断层扫描(CT))开发的方法，并且因此并未针对热声数据进行优化。例如，典型的热声图像重建算法涉及(i)对换能器时间序列数据进行去卷积，以获得热吸收投影，(ii)对投影数据滤波，以减少模糊效应(Shepp-and-Logan滤波器或类似滤波器)，并且最后(iii)在所有换能器元件上执行反投影，以重建吸收分布。

与这种方法相关联的一个问题是常用的时域滤波器(如斜坡或Shepp-and-Logan滤波器)假定具有“完整的”断层扫描数据(大量图像视图)。这种假设可能不适用于热声成像，其中仅少量的视图就足以重建断层扫描图像。因此，用有限数量的视图将上述滤波器应用在数据集上可能会导致严重的伪影，从而降低图像的质量。因此，需要一种使用有限数量的视图以生成清晰图像的热声图像重建方法。

此外，热声成像系统可以选择各种不同的换能器元件几何形状之一。当添加新的换能器元件时，要使用的几何形状的选项变得更加不明确。常规尝试允许通过构建具有这些参数的热声成像系统来手动配置和测试换能器元件几何形状。但是这种手动构建效率低下、成本高，没有考虑很多选项，并且没有准确地与参考进行比较。

概述

本文描述的方法和系统试图通过优化热声换能器功能以确定换能器元件的分布、选择、频率、带宽和其他参数来克服传统解决方案的不足。由于在选择热声换能器功能时的各种权衡和变化，因此使用与特定度量或理想系统相比的不同配置来迭代该过程。虽然理想系统可以具有100个换能器元件而限制只允许使用30个换能器元件，但是这些方法将使用各种配置的仿真来识别如何配置这30个换能器元件以达到可取的质量。

在一个实施例中，一种用于优化热声成像系统的热声换能器的方法包括：由处理器使用选定的换能器功能在视场中生成至少一个冲激；由处理器从冲激获取数据；由处理器重建数据，以基于相应的通道响应、相应的视图响应和所获取的数据的函数生成N维冲激；由处理器生成N维变换；由处理器利用N维变换来生成用于预先确定的换能器功能的值；由处理器使用第二选定的换能器功能来自动地迭代仿真；以及由处理器针对至少选定的换能器功能和第二选定的换能器功能配置最佳热声换能器功能，由此最佳热声换能器功能包括最高值。

在一个方法实施例中，该方法还包括紧接在记录步骤之后用算法去噪和校正，以生成用于每个换能器的校正的时间序列数据。

在一个方法实施例中，该方法还包括对换能器元件特定核(transducer elementspecific kernel)的校正的时间序列数据进行去卷积，以及紧接在去卷积步骤之后，应用2-D去噪和伪影校正算法，以生成校正的去卷积的时间序列数据。

在一个方法实施例中，通过以下步骤生成换能器元件特定核，该步骤包括：估计用于每个换能器元件的冲激响应；基于先前换能器元件知识对估计的冲激响应进行滤波；以及将一维噪声和伪影消除应用于所滤波的估计的冲激响应。

在一个方法实施例中，先前换能器元件知识选自由热声成像系统中的每个换能器元件的带宽、热声成像系统中的每个换能器元件的中心频率、换能器方向性、从噪声测试得出的值或其某个组合组成的组。