[发明专利]一种适用于环形阵列的多特征融合光声图像重建方法

说明书

本发明公开了一种适用于环形阵列的多特征融合光声图像重建方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、数据预处理；步骤二、信号域特征提取模块设计；步骤三、图像域特征提取模块设计；步骤四、特征图叠加输出。本发明的光声重建方法融合了原始光声信号、光声信号对时间的一阶导数信息以及传统重建算法重建的低质量图像，经实验验证此方法性能优异，可以实现有限视角下快速、高质量的光声图像重建。本发明的方法设计灵活，在特征提取的过程中进行插值重采样，自动调整信号维度，适用于不同采样频率的光声信号。

技术领域

本发明属于人工智能技术领域，涉及一种光声图像重建方法，具体涉及一种用于环形阵列光声层析成像的多输入特征融合的光声图像重建方法。

背景技术

光声层析成像(PAT)是一种基于光声效应的新兴无创生物医学成像方法，它具有成像深度大、对比度高的特点，可用于医疗诊断和治疗辅助。然而，受设备成本和重建时间要求的限制，现有的环形阵列换能器光声成像系统难以同时兼顾图像质量和成像速度。传统的PAT重建算法，如滤波反投影和时间反演算法，已广泛用于光声图像重建。但这些重建算法在有限视角下将会生成包含许多伪影的失真图像。因此，寻找一种快速、高质量的光声图像重建方法，以提高有限视角下欠采样数据的重建图像质量，对促进PAT技术的临床转化和应用具有重要意义。

发明内容

本发明的目的是提供一种适用于环形阵列的多特征融合光声图像重建方法，该方法将原始光声信号与传统重建图像作为输入，同时将光声物理模型(即信号对时间的一阶偏导数)作为先验信息指导重建过程，以在有限视角下实现快速、高质量的光声图像重建。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种适用于环形阵列的多特征融合光声图像重建方法，包括如下步骤：

步骤一、数据预处理

步骤一一、设环形阵列分布圆半径为r，采样率为f_s，声波传播速度为1540m/s，采用n阵元超声换能器进行采样，得到原始光声信号p(d_i,t)，d_i为超声换能器阵元i(i∈n)到像素点的距离，t为时间；

步骤一二、基于下述公式得到原始光声信号p(d_i,t)对时间t的一阶导数并保存：

其中，Δt＝1/f_s；

步骤一三、原始光声信号经传统重建算法生成128×128的低质量重建图像并保存；

步骤一四、基于下述公式对原始光声信号及光声信号一阶导数进行归一化处理：

其中，p为一组信号样本，p(i)表示阵元i的原始光声信号，表示经归一化处理后的阵元i对应的光声信号；

步骤二、信号域特征提取模块设计

所述信号域特征提取模块包括原始光声信号特征提取模块、光声信号一阶导数特征提取模块、特征融合模块和融合特征处理模块，其中：

所述原始光声信号特征提取模块包括第一层Conv1×7、第二层Resblock和第三层Conv1×7，原始光声信号经归一化处理后输入第一层Conv1×7，第一层Conv1×7的输入数据维度为b×1×n×s，输出维度为b×c×n×s的特征图至第二层Resblock；第二层Resblock输出维度为b×c×n×s的特征图至第三层Conv1×7；第三层Conv1×7输出维度为b×c×n×(s/2)的特征图A；