基于侧向引导的2D加权相位分离位移估计

在可并行的实时运动追踪算法的基础上提出基于侧向引导和二维信号窗的加权相位分离位移估计改进算法,并通过仿真和体模实验证实该算法提高弹性成像性能的可行性。先估计出中间一列(A-line)位移作为种子位移;然后从中间向两侧估计,估计时用侧向相邻已估计位移作为当前点的初始位移,最后通过二维窗的加权相位分离算法迭代产生最终位移。在仿真的不同应变或使用不同窗长情况下,改进算法所产生弹性图像的信噪比均高于原始算法,体模实验也产生了更高性能的图像。该算法能提高弹性成像的性能。

基于加权相位分离的二维互相关弹性成像方法研究

弹性成像能够检测组织的弹性信息,进而描述组织生理、病理状态,对疾病的检测和诊断具有重要的应用价值。为了改善二维弹性算法的轴向分辨率,本文对一维和二维弹性成像算法进行了比较研究,提出一种基于加权相位分离和二维互相关的混合位移估计算法,首先利用二维时域互相关技术进行粗估计,然后再利用加权相位分离技术(WPS)对结果进行精估计。同时,通过仿真和仿体实验对算法的精确性和效率进行了验证。结果表明,算法具有较好的鲁棒性,能够有效地提高运行效率和图像信噪比,上述研究对高性能弹性成像系统的研究与设计具有重要的指导意义。

基于相位的2D超声弹性成像形变估计

目的探究应用2D分析窗和幅度调制修正(AMC)技术对加权相位分离(WPS)算法性能的影响。方法首先将位移估计公式和WPS算法推广到2D形式,然后仿真一个均匀组织弹性模型并对其施加0.1%、1%和4%的应变:再分别使用1D窗和2D窗,以及使用AMC和不使用AMC技术对仿真模型分别进行弹性成像,并计算对应弹性图像的信噪比(SNR);最后在2D窗情况下,使用AMC和不使用AMC技术对弹性体模Phantom进行了实际成像。结果仿真实验结果表明,与1D窗相比2D窗可使图像的SNR提高;同样AMC技术也使图像的SNR提高且更加显著。弹性体模的实验结果表明,AMC技术使弹性图像更加平滑细腻,伪应变噪声减少,SNR提高。结论 2D窗和AMC技术的使用能提高WPS算法的性能进而提高弹性图像的质量。